multiagent-golang bietet einen strukturierten Ansatz zum Aufbau von Multi-Agent-Systemen in Go. Es führt eine Agent-Abstraktion ein, bei der jeder Agent mit verschiedenen Sensoren ausgestattet werden kann, um seine Umgebung wahrzunehmen, und Aktuatoren, um Aktionen auszuführen. Agenten laufen gleichzeitig mit Go-Routinen und kommunizieren über dedizierte Nachrichtenkanäle. Das Framework umfasst zudem eine Umweltsimulationsebene für Ereignisse, Management des Agentenlebenszyklus und Zustandsüberwachung. Entwickler können Verhaltensweisen der Agenten leicht erweitern oder anpassen, Simulationsparameter konfigurieren und zusätzliche Module für Logging oder Analytik integrieren. Es erleichtert die Erstellung skalierbarer, gleichzeitiger Simulationen für Forschung und Prototyping.

AgentSpeak ist eine Open-Source-Implementierung der Programmiersprache AgentSpeak(L) auf Java-Basis, die die Erstellung und Verwaltung von BDI-Autonomieagenten erleichtert. Es verfügt über eine Laufzeitumgebung, die AgentSpeak(L)-Code parst, Glaubensbasen der Agenten verwaltet, Ereignisse auslöst und Pläne basierend auf aktuellen Überzeugungen und Zielen auswählt und ausführt. Der Interpreter unterstützt gleichzeitige Agentenausführung, dynamische Planaktualisierungen und anpassbare Semantiken. Mit einer modularen Architektur können Entwickler Kernkomponenten wie Planwahl und Glaubensrevision erweitern. AgentSpeak ermöglicht es Wissenschaftlern und Industrie, intelligente Agenten in Simulationen, IoT-Systemen und Multi-Agenten-Szenarien zu prototypisieren, zu simulieren und bereitzustellen.

Java Action Generic ist eine leichte, modulare Bibliothek, die Entwicklern ermöglicht, autonomes Agentenverhalten in Java durch die Definition generischer Aktionen zu implementieren. Aktionen sind parametrisierte Arbeitseinheiten, die Agenten ausführen, planen und zur Laufzeit zusammenstellen können. Das Framework bietet eine konsistente Aktionsschnittstelle, die es Entwicklern erlaubt, benutzerdefinierte Aktionen zu erstellen, Aktionsparameter zu handhaben und mit dem LightJason-Agentenlebenszyklus zu integrieren. Mit Unterstützung für ereignisgesteuerte Ausführung und Parallelität können Agenten Aufgaben wie dynamische Entscheidungsfindung, Interaktion mit externen Diensten und komplexe Verhaltenskoordination durchführen. Die Bibliothek fördert Wiederverwendbarkeit und modulares Design, geeignet für Forschung, Simulationen, IoT und Spiel-KI-Anwendungen auf jeder JVM-unterstützten Plattform.

Rusty Agent ist eine leichtgewichtige, aber leistungsstarke Rust-Bibliothek, die die Erstellung autonomer KI-Agenten vereinfacht, die große Sprachmodelle nutzen. Es führt Kernabstraktionen wie Agents, Tools und Memory-Module ein, die es Entwicklern erlauben, benutzerdefinierte Tool-Integrationen zu definieren—z.B. HTTP-Clients, Wissensdatenbanken, Rechner—und Multi-Schritt-Gespräche programmatisch zu orchestrieren. Rusty Agent unterstützt dynamisches Prompt-Design, Streaming-Antworten und kontextuellen Speicher über Sitzungen hinweg. Es integriert nahtlos mit der OpenAI API (GPT-3.5/4) und kann für zusätzliche LLM-Anbieter erweitert werden. Die strenge Typisierung und die Leistungsfähigkeit von Rust sorgen für sichere, nebenläufige Ausführung der Agenten-Workflows. Anwendungsfälle umfassen automatisierte Datenanalyse, interaktive Chatbots, Aufgabenautomatisierungspipelines und mehr—damit können Rust-Entwickler intelligente, sprachgetriebene Agenten in ihre Anwendungen einbetten.