MGym ist ein spezialisiertes Framework zum Erstellen und Verwalten von Multi-Agent-Reinforcement-Learning-(MARL)-Umgebungen in Python. Es ermöglicht Nutzern, komplexe Szenarien mit mehreren Agenten zu definieren, die jeweils anpassbare Beobachtungs- und Aktionsräume, Belohnungsfunktionen und Interaktionsregeln besitzen. MGym unterstützt sowohl synchrone als auch asynchrone Ausführungsmodi und bietet parallele sowie rundenbasierte Agentensimulationen. Mit einer vertrauten Gym-ähnlichen API integriert sich MGym nahtlos mit beliebten RL-Bibliotheken wie Stable Baselines, RLlib und PyTorch. Es enthält Utility-Module für Environment-Benchmarking, Ergebnisvisualisierung und Leistungsanalysen, um eine systematische Bewertung von MARL-Algorithmen zu erleichtern. Die modulare Architektur erlaubt schnelles Prototyping kooperativer, wettbewerbsfähiger oder gemischter Agentenaufgaben und befähigt Forscher und Entwickler, die MARL-Experimentation und -Forschung zu beschleunigen.

Duet GPT ist ein auf Python basierendes Open-Source-Framework zur Orchestrierung von Multi-Agenten-Gesprächen zwischen zwei GPT-Modellen. Sie definieren unterschiedliche Agentenrollen, die mit System-Prompts angepasst werden, und das Framework verwaltet automatisch den Reihenfolgenwechsel, die Nachrichtenübermittlung und den Gesprächsverlauf. Diese kooperative Struktur beschleunigt die Lösung komplexer Aufgaben, ermöglicht Vergleichsdenken, Kritikzyklen und iterative Verfeinerung durch wechselseitige Austausche. Die nahtlose Integration mit der OpenAI API, die einfache Konfiguration und das integrierte Logging machen es ideal für Forschung, Prototyping und Produktionsworkflows bei Programmierhilfe, Entscheidungsunterstützung und kreativer Ideengenerierung. Entwickler können die Kernklassen erweitern, um neue LLM-Dienste zu integrieren, die Iteratoren-Logik anzupassen und Transkripte in JSON- oder Markdown-Formaten für die Nachanalyse zu exportieren.

GenAI Job Agents ist ein Python-basiertes Open-Source-Framework, das die Erstellung und Verwaltung von KI-gestützten Job-Agenten vereinfacht. Entwickler können benutzerdefinierte Job-Typen und Agentenverhalten mithilfe einfacher Konfigurationsdateien oder Python-Klassen definieren. Das System integriert nahtlos mit OpenAI für LLM-gestützte Logik und LangChain für Verkettungen. Jobs können in eine Warteschlange gestellt, parallel ausgeführt und durch integrierte Logging- und Fehlerbehandlungsmechanismen überwacht werden. Agenten können dynamische Eingaben verarbeiten, Fehler automatisch wiederholen und strukturierte Ergebnisse für die nachgelagerte Verarbeitung produzieren. Mit modularer Architektur, erweiterbaren Plugins und klaren APIs ermöglicht GenAI Job Agents Teams, wiederkehrende Aufgaben zu automatisieren, komplexe Workflows zu orchestrieren und KI-gesteuerte Operationen in Produktionsumgebungen zu skalieren.