MASChat bietet einen flexiblen Rahmen zur Steuerung von Gesprächen zwischen mehreren KI-Agenten, die von Sprachmodellen angetrieben werden. Entwickler können Agenten mit spezifischen Rollen – wie Forscher, Zusammenfasser oder Kritiker – definieren und deren Eingabeaufforderungen, Berechtigungen und Kommunikationsprotokolle festlegen. Der zentrale Manager von MASChat kümmert sich um Nachrichtenrouting, die Kontexterhaltung und protokolliert Interaktionen für Nachverfolgbarkeit. Durch die Koordination spezialisierter Agenten zerlegt MASChat komplexe Aufgaben – wie Recherche, Inhaltsproduktion oder Datenanalyse – in parallele Workflows, was Effizienz und Erkenntnisse verbessert. Es integriert die OpenAI GPT-APIs oder lokale LLMs und ermöglicht Plugin-Erweiterungen für benutzerdefinierte Verhaltensweisen. MASChat ist ideal für die Modellierung von Multi-Agenten-Strategien, die Simulation kollaborativer Umgebungen und die Erforschung emergenter Verhaltensweisen in KI-Systemen.

JADE ist ein auf Java basierendes Agenten-Framework, das Entwicklern ermöglicht, mehrere autonome Softwareagenten in verteilten Umgebungen zu erstellen, bereitzustellen und zu verwalten. Jeder Agent läuft in einem Container, kommuniziert über die FIPA-konforme Agentenkommunikationssprache (ACL) und kann Dienste bei einem Verzeichnisservicedienst (Directory Facilitator) registrieren, um gefunden zu werden. Agenten führen vordefinierte Verhaltensweisen oder dynamische Aufgaben aus und können zwischen Containern mithilfe von Remote Method Invocation (RMI) migrieren. JADE unterstützt Ontologiedefinitionen für strukturierte Nachrichteninhalte und bietet grafische Tools zur Überwachung des Agentenzustands und der Nachrichtenübermittlung. Seine modulare Architektur ermöglicht die Integration externer Dienste, Datenbanken und REST-Interfaces, was es geeignet macht für die Entwicklung von Simulationen, IoT-Orchestrierungen, Verhandlungssystemen und mehr. Die Erweiterbarkeit des Frameworks und die Einhaltung industrieller Standards erleichtern die Implementierung komplexer Multi-Agenten-Systeme.

MultiAgentSystems wurde entwickelt, um den Prozess des Aufbaus und der Bewertung von Multi-Agenten-Verstärkungslern-Anwendungen (MARL) zu vereinfachen. Die Plattform umfasst Implementierungen modernster Algorithmen wie MADDPG, QMIX, VDN sowie zentrale Schulung mit dezentraler Ausführung. Es bietet modulare Umgebungs-Wrapper, die mit OpenAI Gym kompatibel sind, Kommunikationsprotokolle für die Interaktion von Agenten sowie Protokollierungsfunktionen zur Verfolgung von Metriken wie Belohnungsformung und Konvergenzraten. Forscher können Agentenarchitekturen anpassen, Hyperparameter abstimmen und Szenarien wie kooperative Navigation, Ressourcenallokation und Adversarial-Spiele simulieren. Mit integrierter Unterstützung für PyTorch, GPU-Beschleunigung und TensorBoard-Integration beschleunigt MultiAgentSystems Experimente und Benchmarking in kollaborativen und wettbewerbsorientierten Multi-Agenten-Bereichen.