MultiAgentes bietet eine modulare Architektur zur Definition von Umgebungen und Agenten, die synchrone und asynchrone Multi-Agenten-Interaktionen unterstützt. Es umfasst Basisklassen für Umgebungen und Agenten, vordefinierte Szenarien für kooperative und wettbewerbsorientierte Aufgaben, Werkzeuge zur Anpassung von Belohnungsfunktionen und APIs für die Kommunikation zwischen Agenten und die Beobachtungsteilung. Visualisierungs utils ermöglichen die Echtzeitüberwachung des Agentenverhaltens, während Logger-Module Leistungsmetriken aufzeichnen. Das Framework integriert sich nahtlos mit Gym-kompatiblen Reinforcement-Learning-Bibliotheken, sodass Nutzer Agenten mit bestehenden Algorithmen trainieren können. MultiAgentes ist auf Erweiterbarkeit ausgelegt, sodass Entwickler neue Umgebungsvorlagen, Agententypen und Kommunikationsprotokolle hinzufügen können, um vielfältige Forschungs- und Bildungsanwendungen abzudecken.

Das AI-Agent-Netzwerkprotokoll ist darauf ausgelegt, die Kommunikation und Interaktion zwischen verschiedenen AI-Agenten zu fördern, wodurch sie Daten austauschen, Aufgaben gemeinsam ausführen und sich in Echtzeit an die Anforderungen der Benutzer anpassen können. Es verbessert die Interoperabilität und Effizienz und fördert die dynamische Aufgabenverteilung und Ressourcennutzung in verschiedenen Anwendungen in Sektoren wie Automatisierung, Kundenservice und Datenanalyse.