AIPE zentralisiert die Orchestrierung von KI-Agenten mit programmierbaren Modulen für Speicher, Planung, Tool-Nutzung und Multi-Agent-Kollaboration. Entwickler können Agenten-Personas definieren, Kontext via Vektor-Speicher integrieren und externe APIs oder Datenbanken anbinden. Das Framework bietet ein eingebautes Web-Dashboard und CLI zum Testen von Prompts, Überwachen des Agentenstatus und Kettenbildung von Aufgaben. AIPE unterstützt diverse Speicher-Backends wie Redis, SQLite und In-Memory-Speicher. Mehragenten-Setups erlauben die Zuweisung spezieller Rollen — Datenextraktor, Analyst, Zusammenfasser — zur gemeinsamen Bearbeitung komplexer Anfragen. Durch die Abstraktion von Prompt-Engineering, API-Wrappers und Fehlerbehandlung beschleunigt AIPE die Bereitstellung KI-gesteuerter Assistenten für Dokumenten-Qualitätssicherung, Kundensupport und automatisierte Workflows.

Das AWS Bedrock Multi-Agent Blueprint bietet einen modularen Rahmen, um eine Multi-Agent-Architektur auf AWS Bedrock umzusetzen. Es enthält Beispielcode zur Definition der Agentenrollen – Planer, Forscher, Ausführer und Bewertender – die über gemeinsame Nachrichtenwarteschlangen zusammenarbeiten. Jeder Agent kann verschiedene Bedrock-Modelle mit benutzerdefinierten Prompts aufrufen und Zwischenoutputs an nachfolgende Agenten weitergeben. Eingebaute CloudWatch-Protokollierung, Fehlerbehandlungs-Patterns und Unterstützung für synchrone oder asynchrone Ausführung zeigen, wie Modellauswahl, Batch-Aufgaben und End-to-End-Orchestrierung gesteuert werden. Entwickler klonen das Repository, konfigurieren AWS IAM-Rollen und Bedrock-Endpunkte und deployen es via CloudFormation oder CDK. Das Open-Source-Design fördert die Erweiterung von Rollen, das Skalieren von Agenten über Aufgaben hinweg und die Integration mit S3, Lambda und Step Functions.

Der GA-basierte NQueen-Löser verwendet eine modulare 2APL Multi-Agenten-Architektur, bei der jeder Agent eine Kandidatkonfiguration für N-Damen kodiert. Die Agenten bewerten ihre Fitness durch Zählen nicht-angreifender Damenpaare und teilen hochwertige Konfigurationen mit anderen. Genetische Operatoren—Selektion, Kreuzung und Mutation—werden auf die Agentenpopulation angewandt, um neue Kandidatenbretter zu erzeugen. Über aufeinanderfolgende Iterationen konvergieren die Agenten kollektiv auf gültige N-Damen-Lösungen. Das Framework ist in Java implementiert, unterstützt Parameteranpassungen für Populationsgröße, Kreuzungsrate, Mutationswahrscheinlichkeit und Kommunikationsprotokolle der Agenten und liefert ausführliche Protokolle und Visualisierungen des evolutionären Prozesses.

RoboCup Rescue Agent Simulation ist ein Open-Source-Framework, das städtische Katastrophenumgebungen modelliert, in denen mehrere KI-gesteuerte Agenten zusammenarbeiten, um Opfer zu lokalisieren und zu retten. Es bietet Schnittstellen für Navigation, Kartierung, Kommunikation und Sensorschnittstellen. Benutzer können individuelle Agentenstrategien skripten, Batch-Experimente durchführen und die Leistungskennzahlen der Agenten visualisieren. Die Plattform unterstützt Szenarienkonfiguration, Protokollierung und Ergebnisauswertung, um die Forschung in Multi-Agenten-Systemen und Katastrophenreaktionsalgorithmen zu beschleunigen.

VacuumWorld ist eine Open-Source-Simulationsplattform, die die Entwicklung und Bewertung von Multi-Agenten-Verstärkungslernalgorithmen erleichtert. Es bietet rasterbasierte Umgebungen, in denen virtuelle Staubsauger-Agenten operieren, um Schmutzpartikel in anpassbaren Layouts zu erkennen und zu entfernen. Benutzer können Parameter wie Rastergröße, Schmutzverteilung, stochastisches Bewegungsrauschen und Belohnungsstrukturen anpassen, um unterschiedliche Szenarien zu modellieren. Das Framework unterstützt integrierte Kommunikationsprotokolle für Agenten, Visualisierungs-Dashboards in Echtzeit und Logging-Tools für Leistungsüberwachung. Mit einfachen Python-APIs können Forscher ihre RL-Algorithmen schnell integrieren, kooperative oder wettbewerbsorientierte Strategien vergleichen und reproduzierbare Experimente durchführen, wodurch VacuumWorld ideal für akademische Forschung und Lehre ist.