Ein AI-Fußballpokal in einer Java-JADE-Umgebung ist eine Open-Source-Demonstration, die das Java Agent Development Framework (JADE) nutzt, um ein vollständiges Fußballturnier zu simulieren. Es modelliert jeden Spieler als autonomen Agent mit Verhaltensweisen für Bewegung, Ballkontrolle, Passen und Schießen, die via Nachrichtenkoordination Strategien umsetzen. Der Simulator umfasst Schiedsrichter- und Trainer-Agenten, erzwingt Spielregeln und verwaltet Turnierpläne. Entwickler können Entscheidungsfindung durch benutzerdefinierte Regeln erweitern oder Machine-Learning-Module integrieren. Diese Umgebung illustriert Multi-Agenten-Kommunikation, Teamarbeit und dynamische Strategieplanung in einem Echtzeit-Sportszenario.

LiteSwarm ist ein umfassendes Framework zur Orchestrierung von KI-Agenten, das die Zusammenarbeit mehrerer spezialisierter Agenten erleichtert. Benutzer definieren einzelne Agenten mit unterschiedlichen Rollen – wie Datenbeschaffung, Analyse, Zusammenfassung oder externe API-Aufrufe – und verknüpfen sie in einem visuellen Workflow. LiteSwarm übernimmt die Kommunikation zwischen Agenten, persistenten Speicher, Fehlerbehebung und Protokollierung. Es unterstützt API-Integrationen, benutzerdefinierte Code-Erweiterungen und Echtzeitüberwachung, sodass Teams komplexe Multi-Agenten-Lösungen ohne umfangreichen technischen Aufwand prototypisieren, testen und bereitstellen können.

BeeAI Framework bietet eine vollständig modulare Architektur zum Aufbau intelligenter Agenten, die Aufgaben ausführen, Zustände verwalten und mit externen Werkzeugen interagieren können. Es umfasst einen Speicher-Manager für langfristige Kontexterhaltung, ein Plugin-System für die Integration benutzerdefinierter Fähigkeiten und bietet integrierte Unterstützung für API-Verkettung und Multi-Agent-Koordination. Das Framework bietet Python- und JavaScript-SDKs, eine Befehlszeilenschnittstelle zum Erstellen von Projekten und Bereitstellungsskripte für Cloud, Docker oder Edge-Geräte. Überwachungs-Dashboards und Logging-Utilities helfen, die Leistung der Agenten zu verfolgen und Probleme in Echtzeit zu beheben.

CommNet ist eine forschungsorientierte Bibliothek, die die CommNet-Architektur implementiert und es mehreren Agenten erlaubt, Hidden-States bei jedem Zeitschritt zu teilen und Aktionen in kooperativen Umgebungen zu koordinieren. Es beinhaltet PyTorch-Modell-Definitionen, Trainings- und Evaluierungsskripte, Umgebungswrapper für OpenAI Gym und Utilities zur Anpassung der Kommunikationskanäle, Agentenzahlen und Netzwerktiefen. Forscher und Entwickler können CommNet nutzen, um Inter-Agent-Kommunikationsstrategien bei Navigations-, Verfolgungs- und Ressourcen-Sammelaufgaben zu prototypisieren und zu benchmarken.

Dieses Repository implementiert emergente Kommunikation im Multi-Agenten-Verstärkungslernen mit PyTorch. Benutzer können neuronale Netzwerke für Sender und Empfänger konfigurieren, um referenzielle Spiele oder kooperative Navigation zu spielen, und so Agenten dazu ermutigen, einen diskreten oder kontinuierlichen Kommunikationskanal zu entwickeln. Es bietet Skripte für Training, Bewertung und Visualisierung gelernter Protokolle sowie Hilfsmittel für die Erstellung von Umgebungen, Nachrichtenkodierung und -decodierung. Forscher können es mit benutzerdefinierten Aufgaben erweitern, Netzarchitekturen anpassen und die Effizienz der Protokolle analysieren, um schnelle Experimente in emergenter Agentenkommunikation zu ermöglichen.