A2A (Agent-to-Agent Architecture) ist ein von Google entwickeltes Open-Source-Framework, das die Entwicklung und Betrieb verteilter KI-Agenten ermöglicht, die gemeinsam arbeiten. Es bietet modulare Komponenten zum Definieren von Agentenrollen, Kommunikationskanälen und gemeinsamem Speicher. Entwickler können verschiedene LLM-Anbieter integrieren, das Verhalten der Agenten anpassen und mehrstufige Workflows orchestrieren. A2A beinhaltet integrierte Überwachung, Fehlerverwaltung und Replay-Funktionen zur Nachverfolgung von Agenteninteraktionen. Durch die Bereitstellung eines standardisierten Protokolls für Agentenerkennung, Nachrichtenübermittlung und Aufgabenverteilung vereinfacht A2A komplexe Koordinationsmuster und erhöht die Zuverlässigkeit beim Skalieren von agentenbasierten Anwendungen in verschiedenen Umgebungen.

Agents with ADK ist ein Open-Source-Python-Framework, das die Erstellung intelligenter Agenten, die von großen Sprachmodellen angetrieben werden, vereinfacht. Es beinhaltet modulare Agentenvorlagen, integriertes Speicher-Management, Tool-Ausführungs-Schnittstellen und Multi-Agenten-Koordinationsfähigkeiten. Entwickler können problemlos benutzerdefinierte Funktionen oder externe APIs integrieren, Planungs- und Reasoning-Ketten konfigurieren und die Interaktionen der Agenten überwachen. Das Framework unterstützt die Integration mit verbreiteten LLM-Anbietern und bietet Protokollierung, Wiederholungslogik und Erweiterbarkeit für den Produktionseinsatz.

Die Cooperative Search Environment bietet eine flexible, gym-kompatible Multi-Agent-Verstärkungslern-Umgebung, die auf kooperative Suchaufgaben sowohl in diskreten Raster- als auch in kontinuierlichen Räumen zugeschnitten ist. Agenten arbeiten unter Teilbeobachtung und können Informationen basierend auf anpassbaren Kommunikationstopologien teilen. Das Framework unterstützt vordefinierte Szenarien wie Such- und Rettungsaktionen, dynamische Zielverfolgung und kollaborative Kartierung, mit APIs zum Definieren benutzerdefinierter Umgebungen und Belohnungsstrukturen. Es integriert sich nahtlos mit beliebten RL-Bibliotheken wie Stable Baselines3 und Ray RLlib, beinhaltet Logging-Utilities zur Leistungsanalyse und bietet integrierte Visualisierungstools für die Echtzeitüberwachung. Forscher können Rastergrößen, Agentenzahlen, Sensorspektren und Belohnungsteilmechanismen anpassen, um Koordinationsstrategien zu bewerten und neue Algorithmen effektiv zu benchmarken.