Evolving Agents bietet ein auf genetischem Programmieren basierendes Framework zum Erstellen und Weiterentwickeln modularer KI-Agenten. Nutzer bauen Agentenarchitekturen aus austauschbaren Komponenten, konfigurieren Umweltsimulationen und Fitnessmetriken und führen evolutionäre Zyklen durch, um verbesserte Verhaltensweisen der Agenten automatisch zu generieren. Die Bibliothek umfasst Werkzeuge für Mutation, Kreuzung, Populationsmanagement und Überwachung der Evolution, sodass Forscher und Entwickler autonome Agenten in vielfältigen simulierten Umgebungen prototypisieren, testen und verfeinern können.

Stock Market Multi-Agent ist ein fortschrittliches Open-Source-Python-Framework, das die automatische Handelsabwicklung durch koordinierte KI-Agenten optimiert. Jeder Agent ist auf eine spezifische Funktion spezialisiert: Daten-Erfassungsagenten holen und reinigen Echtzeit-Marktdaten; Signalgenerierungsagenten verwenden Machine-Learning-Modelle für Prädiktionsanalysen; Backtesting-Agenten evaluieren Strategien anhand historischer Daten; Portfolio-Management-Agenten optimieren die Asset-Allokation; Ausführungsagenten verbinden sich mit Broker-APIs, um Orders zu platzieren; Risikomanagement-Agenten setzen Sicherheitsvorkehrungen um. Die konfigurationsbasierte Architektur ermöglicht Plug-and-Play-Module, unterstützt die Anpassung von Algorithmen, Datenquellen und Risikoparametern. Geeignet für Forschung, Live-Trading und Entwicklung, beschleunigt sie die Umsetzung quantitativer Strategien und skalierbare Betriebsabläufe.