uAgents ist ein modulares JavaScript-Framework, das Entwicklern ermöglicht, autonome, dezentrale KI-Agenten zu erstellen, die Peers entdecken, Nachrichten austauschen, an Aufgaben zusammenarbeiten und durch Lernen adaptieren. Die Agenten kommunizieren über libp2p-basierte Gossip-Protokolle, registrieren Fähigkeiten über On-Chain-Register und verhandeln Service-Level-Agreements mittels Smart Contracts. Die Kernbibliothek verwaltet Agentenlebenszyklusereignisse, Nachrichtenrouting und erweiterbare Verhaltensweisen wie Verstärkendes Lernen und marktorientierte Aufgabenverteilung. Mithilfe anpassbarer Plugins können uAgents mit Fetch.ai’s Ledger, externen APIs und Oraclenetzen integriert werden, sodass Agenten reale Aktionen durchführen, Daten erfassen und Entscheidungen in verteilten Umgebungen ohne zentrale Steuerung treffen können.

Swarms.rs ist die Kern-Laufzeitumgebung für die Ausführung swarm-basierter KI-Agentenprogramme in Rust. Es verfügt über ein modulares Pluginsystem zur Integration benutzerdefinierter Logik oder KI-Modelle, eine Nachrichtenpassageschicht für Peer-to-Peer-Kommunikation und einen asynchronen Executor zur Planung von Agentenverhalten. Diese Komponenten ermöglichen es Entwicklern, komplexe dezentrale Agentennetze für Simulation, Automatisierung und Multi-Agenten-Kollaborationsaufgaben zu entwerfen, bereitzustellen und zu skalieren.

InAppChat ist eine umfassende Plattform für die Kommunikation in Apps. Sie bietet fortschrittliche Tools wie 1Chatbot und 1Webchat und stellt Unternehmen flexible Lösungen für Interaktionen zwischen Peer-to-Peer, Peer-to-Machine und Machine-to-Machine zur Verfügung. Durch die Integration modernster KI- und Natural Language Understanding-Bibliotheken gewährleistet InAppChat eine nahtlose und effiziente Kommunikation innerhalb Ihrer Anwendungen und verbessert sowohl die Benutzerbindung als auch die betriebliche Unterstützung.

DEf-MARL (Dezentrales Ausführungs-Framework für Multi-Agenten-Verstärkungslernen) bietet eine robuste Infrastruktur zur Ausführung und Schulung von kooperativen Agenten ohne zentrale Steuerung. Es nutzt Peer-to-Peer-Kommunikationsprotokolle, um Policies und Beobachtungen zwischen Agenten zu teilen, und ermöglicht so die Koordination durch lokale Interaktionen. Das Framework integriert sich nahtlos in gängige RL-Toolkits wie PyTorch und TensorFlow und bietet anpassbare Umgebungs-Wrapper, verteilte Rollout-Sammlung und Gradient-Synchronisations-Module. Nutzer können agentenspezifische Beobachtungsräume, Belohnungsfunktionen und Kommunikations-Topologien definieren. DEf-MARL unterstützt dynamisches Hinzufügen und Entfernen von Agenten zur Laufzeit, fehlertolerante Ausführung durch Replikation kritischer Zustände auf Knoten und adaptive Kommunikationsplanung zur Balance zwischen Exploration und Exploitation. Es beschleunigt das Training durch Parallelisierung der Umweltsimulationen und Reduzierung zentraler Engpässe, was es für groß angelegte MARL-Forschung und industrielle Simulationen geeignet macht.