Das LLM Agents Simulation Framework ermöglicht das Design, die Ausführung und Analyse simuliertes Umgebungen, in denen autonome Agenten durch große Sprachmodelle interagieren. Benutzer können mehrere Agenteninstanzen registrieren, anpassbare Prompts und Rollen zuweisen und Kommunikationskanäle wie Nachrichtenübermittlung oder geteilten Zustand festlegen. Das Framework steuert die Simulationszyklen, sammelt Protokolle und berechnet Metriken wie Turn-Taking-Häufigkeit, Antwortlatenz und Erfolgsraten. Es unterstützt nahtlose Integration mit OpenAI, Hugging Face und lokalen LLMs. Forscher können komplexe Szenarien erstellen – Verhandlung, Ressourcenallokation oder kollaboratives Problemlösen – um emergentes Verhalten zu beobachten. Eine erweiterbare Plugin-Architektur ermöglicht das Hinzufügen neuer Verhaltensweisen, Umweltbeschränkungen oder Visualisierungsmodule, um reproduzierbare Experimente zu fördern.

Leistungsstarker Auto Researcher ist ein auf Python basierendes AI-Agenten-Framework, das Forschungsabläufe automatisiert und beschleunigt. Benutzer definieren Themen oder Anfangsfragen, und der Agent generiert iterativ Folgefragen, sendet diese an OpenAI-Modelle und aggregiert die Antworten. Es unterstützt anpassbare Eingabevorlagen, Workflow-Ketten und automatischen Export in Markdown, JSON oder PDF. Integrierte Protokollierung und Ergebnisverwaltung gewährleisten Reproduzierbarkeit. Dieses Tool eignet sich ideal für wissenschaftliche Literaturrecherchen, Sammeln von Wettbewerbsinformationen, Marktanalyse und technische Vertiefungen, reduziert manuelle Arbeit und sorgt für systematische Abdeckung der Forschungsfragen.

MARO (Multi-Agent Resource Optimization) ist ein Python-basiertes Framework, das die Entwicklung und Bewertung von Multi-Agenten-Reinforcement-Learning-Agenten in Szenarien wie Lieferkette, Logistik und Ressourcenmanagement unterstützt. Es umfasst Vorlagen für Inventarmanagement, LKW-Planung, Cross-Docking, Containervermietung und mehr. MARO bietet eine einheitliche Agent-API, eingebaute Tracker für Experiment-Logging, parallele Simulationsmöglichkeiten für groß angelegte Trainings und Visualisierungstools zur Leistungsanalyse. Die Plattform ist modular, erweiterbar und integriert mit populären RL-Bibliotheken, was reproduzierbare Forschung und schnelle Prototypenerstellung für KI-gesteuerte Optimierungslösungen ermöglicht.

Multi-Agent AI Researcher bietet ein modulares, erweiterbares Framework, bei dem Benutzer mehrere KI-Agenten konfigurieren und bereitstellen können, um komplexe wissenschaftliche Fragen gemeinsam anzugehen. Es umfasst einen Hypothesenbildungs-Agenten, der Forschungsrichtungen basierend auf Literaturanalysen vorschlägt, einen Experimentsimulations-Agenten, der Hypothesen modelliert und testet, einen Datenanalyse-Agenten, der Simulationsergebnisse verarbeitet, und einen Entwurfs-Agenten, der Erkenntnisse in strukturierte Forschungsdokumente zusammenfasst. Mit Plugin-Unterstützung können Nutzer angepasste Modelle und Datenquellen integrieren. Der Orchestrator verwaltet die Interaktionen der Agenten und protokolliert jeden Schritt für die Nachvollziehbarkeit. Ideal zur Automatisierung repetitiver Aufgaben und Beschleunigung von F&E-Arbeitsabläufen sorgt es für Reproduzierbarkeit und Skalierbarkeit in verschiedenen Forschungsdomänen.

Reinforcement-Learning-Agenten für PettingZoo-Spiele ist eine Python-Bibliothek, die fertige DQN-, PPO- und A2C-Algorithmen für Multi-Agenten-RL in PettingZoo-Umgebungen bereitstellt. Es bietet standardisierte Trainings- und Evaluierungsskripte, konfigurierbare Hyperparameter, integriertes TensorBoard-Logging und Unterstützung für sowohl Wettbewerbs- als auch Kooperationsspiele. Forscher und Entwickler können das Repo klonen, Umwelt- und Algorithmus-Parameter anpassen, Training durchführen und Metriken visualisieren, um ihre Multi-Agenten-RL-Experimente schnell zu entwickeln und zu vergleichen.