Die IntelligentMASPlatform wurde entwickelt, um die Entwicklung und Bereitstellung von Multi-Agenten-Systemen zu beschleunigen, indem eine modulare Architektur mit separaten Agenten-, Umwelt- und Dienstschichten angeboten wird. Agenten kommunizieren mit FIPA-konformen ACL-Nachrichten, was dynamische Verhandlungen und Koordination ermöglicht. Das Framework enthält einen vielseitigen Umgebungsasimulator, der es Entwicklern erlaubt, komplexe Szenarien zu modellieren, Agentenaufgaben zu planen und Interaktionen in Echtzeit über ein integriertes Dashboard zu visualisieren. Für fortgeschrittene Verhaltensweisen integriert es Verstärkungslernmodule und unterstützt benutzerdefinierte Verhaltensplugin. Deployment-Werkzeuge ermöglichen das Paketieren von Agenten in eigenständige Anwendungen oder verteilte Netzwerke. Darüber hinaus erleichtert die API des Frameworks die Integration mit Datenbanken, IoT-Geräten oder Drittanbieter-KI-Diensten, was es für Forschung, industrielle Automatisierung und Smart-City-Anwendungsfälle geeignet macht.

Java-Action-Shape ist eine dedizierte Aktionsbibliothek, die entwickelt wurde, um das LightJason-Multi-Agenten-Framework mit erweiterten geometrischen Fähigkeiten zu erweitern. Es bietet Agenten sofort einsatzbereite Aktionen zum Instanziieren gängiger Formen (Kreis, Rechteck, Polygon), Anwendung von Transformationen (verschieben, rotieren, skalieren) und Durchführung analytischer Berechnungen (Fläche, Umfang, Schwerpunkt). Jede Aktion ist Thread-sicher und integriert sich in das asynchrone Ausführungsmodell von LightJason, um effiziente Parallelverarbeitung sicherzustellen. Entwickler können benutzerdefinierte Formen definieren, indem sie Scheitelpunkte und Kanten angeben, diese im Aktionsregister des Agenten registrieren und in Plan-Definitionen aufnehmen. Durch die Zentralisierung der formebezogenen Logik reduziert Java-Action-Shape Boilerplate-Code, erzwingt konsistente APIs und beschleunigt die Erstellung geometriegetriebener Agentenapplikationen, von Simulationen bis hin zu Bildungswerkzeugen.

mcp-agent-graph bietet eine graphbasierte Orchestrierungsschicht für KI-Agenten, mit der Entwickler komplexe Multi-Schritt-Workflows als gerichtete Graphen aufzeichnen können. Jeder Knoten im Graph entspricht einer Agentenaufgabe oder Funktion und erfasst Eingaben, Ausgaben sowie Abhängigkeiten. Kanten definieren den Datenfluss zwischen Agenten, um die korrekte Ausführungsreihenfolge sicherzustellen. Der Motor unterstützt sequentielle und parallele Ausführungsmodi, automatische Abhängigkeitsauflösung und lässt sich mit benutzerdefinierten Python-Funktionen oder externen Diensten integrieren. Integrierte Visualisierung ermöglicht es Benutzern, die Topologie des Graphen zu inspizieren und Workflows zu debuggen. Dieses Framework vereinfacht die Entwicklung modularer, skalierbarer Multi-Agenten-Systeme für Datenverarbeitung, natürliche Sprach-Workflows oder kombinierte KI-Modell-Pipelines.

Multi-Agenten-Systeme sind so konzipiert, dass sie die Erstellung, Konfiguration und Ausführung verteilter agentenbasierter Architekturen vereinfachen. Entwickler können Agentenverhalten, Kommunikationsontologien und Dienstbeschreibungen innerhalb von Java-Klassen definieren. Das Framework kümmert sich um das Einrichten der Container, den Nachrichtentransport und das Lebenszyklusmanagement der Agenten. Auf Basis standardisierter FIPA-Protokolle unterstützt es Peer-to-Peer-Verhandlungen, kollaborative Planung und modulare Erweiterungen. Benutzer können Multi-Agenten-Szenarien auf einer einzelnen Maschine oder über Netzhosts ausführen, überwachen und debuggen, was es ideal für Forschung, Bildung und kleine Einsätze macht.

NKC Multi-Agent Models bietet Forschern und Entwicklern ein umfassendes Toolkit für die Gestaltung, das Training und die Bewertung von Multi-Agenten-Verstärkungslernsystemen. Es verfügt über eine modulare Architektur, bei der Nutzer benutzerdefinierte Agenten-Policies, Umgebungsdynamiken und Belohnungsstrukturen definieren. Die nahtlose Integration mit OpenAI Gym ermöglicht schnelle Prototyp-Entwicklung, während die Unterstützung für TensorFlow und PyTorch Flexibilität bei der Auswahl der Lern-Backends bietet. Das Framework enthält Werkzeuge für Erfahrungsspeicherung, zentrales Training mit dezentraler Ausführung und verteiltes Training auf mehreren GPUs. Umfangreiche Logging- und Visualisierungs-Module erfassen Leistungsmetriken, was Benchmarking und Hyperparameter-Optimierung erleichtert. Durch die Vereinfachung der Einrichtung kooperativer, wettbewerbsorientierter und gemischter Szenarien beschleunigt NKC Multi-Agent Models die Forschung in Bereichen wie autonomes Fahren, Robotik-Schwärme und Spiel-KI.

OpenMAS ist darauf ausgelegt, die Entwicklung und Bewertung von dezentralen KI-Agenten und Multi-Agenten-Koordinationsstrategien zu erleichtern. Es bietet eine modulare Architektur, die es ermöglicht, benutzerdefinierte Agentenverhalten, dynamische Umweltmodelle und Inter-Agenten-Nachrichtenaustauschprotokolle zu definieren. Das Framework unterstützt physikbasierte Simulation, ereignisgesteuerte Ausführung und Plugin-Integration für KI-Algorithmen. Benutzer können Szenarien über YAML oder Python konfigurieren, Agenteninteraktionen visualisieren und Leistungsmetriken mittels integrierter Analysewerkzeuge sammeln. OpenMAS beschleunigt die Prototypentwicklung in Forschungsbereichen wie Schwarmintelligenz, kooperative Robotik und verteilte Entscheidungsfindung.

PommerLearn ermöglicht Forschern und Entwicklern das Training von Multi-Agenten-RL-Bots in der Pommerman-Umgebung. Es enthält einsatzfertige Implementierungen beliebter Algorithmen (PPO, DQN), flexible Konfigurationsdateien für Hyperparameter, automatische Protokollierung und Visualisierung von Trainingsmetriken, Modell-Checkpointing und Evaluierungsskripte. Die modulare Architektur erleichtert die Erweiterung durch neue Algorithmen, die Anpassung der Umgebung und die Integration mit standardmäßigen ML-Bibliotheken wie PyTorch.

Team of AI Agents bietet eine modulare Architektur zum Aufbau und Einsatz multi-agent-Systeme. Jeder Agent arbeitet mit unterschiedlichen Rollen, nutzt ein globales Speicher- und Kontextverwaltungssystem zur Wissensspeicherung. Das Framework unterstützt asynchrone Nachrichtenübermittlung, Tool-Nutzung via Adapter und dynamische Neuzuweisung von Aufgaben basierend auf Agentenergebnissen. Entwickler konfigurieren Agenten über YAML- oder Python-Skripte, um Themen-spezialisierung, Zielhierarchien und Prioritäten zu ermöglichen. Es enthält integrierte Metriken für Leistungsbewertung und Debugging und erleichtert schnelle Iterationen. Mit erweiterbarer Plugin-Architektur können Nutzer eigene NLP-Modelle, Datenbanken oder externe APIs integrieren. Team of AI Agents beschleunigt komplexe Workflows durch kollektive Intelligenz spezialisierter Agenten und ist ideal für Forschung, Automatisierung und Simulationsumgebungen.

VMAS ist ein umfassendes Toolkit zum Aufbau und Training von Multi-Agenten-Systemen mit Deep Reinforcement Learning. Es unterstützt GPU-basiertes Parallel-Rendering von Hunderten von Umgebungsinstanzen, ermöglicht Hochdurchsatz-Datensammlung und skalierbares Training. VMAS umfasst Implementierungen populärer MARL-Algorithmen wie PPO, MADDPG, QMIX und COMA sowie modulare Politik- und Umfeldschnittstellen für schnelle Prototypisierung. Das Framework erleichtert zentrales Training mit dezentraler Ausführung (CTDE), bietet anpassbare Belohnungsformung, Beobachtungsräume und Callback-Hooks für Logging und Visualisierung. Mit seinem modularen Design integriert sich VMAS nahtlos mit PyTorch-Modellen und externen Umgebungen und ist ideal für Forschung in kooperativen, konkurrierenden und gemischten Aufgaben in Robotik, Verkehrssteuerung, Ressourcenverwaltung und Spiel-KI-Szenarien.

CASA ist als modulares, Plug-and-Play-Autonomierahmenwerk konzipiert, das auf dem Robot Operating System (ROS) Ökosystem aufbaut. Es verfügt über eine dezentrale Architektur, bei der jeder Roboter lokale Planer und Verhaltensbaumnodes ausführt und auf eine gemeinsame Tafel für Weltstatus-Updates veröffentlicht. Die Aufgabenverteilung erfolgt über Auktionsbasierte Algorithmen, die Missionen basierend auf Roboterfähigkeiten und Verfügbarkeit zuweisen. Die Kommunikationsschicht nutzt Standard-ROS-Nachrichten über Multi-Robot-Netzwerke, um Agenten zu synchronisieren. Entwickler können Missionsparameter anpassen, Sensordrivers integrieren und Verhaltensbibliotheken erweitern. CASA unterstützt Szenariosimulation, Echtzeitüberwachung und Protokollierungswerkzeuge. Das erweiterbare Design ermöglicht Forschungsteams, mit neuen Koordinationsalgorithmen zu experimentieren und nahtlos auf diversen Roboterplattformen zu deployen, von unbemannten Bodenfahrzeugen bis zu Luftdrohnen.

CArtAgO (Common ARTifact Infrastructure for AGents Open environments) ist ein leichtgewichtiges, erweiterbares Framework zur Implementierung von Umgebungsinfrastrukturen in Multi-Agenten-Systemen. Es führt das Konzept der Artefakte ein: erstklassige Entitäten, die Umweltressourcen mit definierten Operationen, beobachtbaren Eigenschaften und Event-Schnittstellen repräsentieren. Entwickler definieren Artifact-Typen in Java, registrieren sie in Umgebungsklassen und stellen Operationen sowie Events für die Nutzung durch Agenten bereit. Agenten interagieren mit Artefakten durch Standardaktionen (z.B. createArtifact, observe), erhalten asynchrone Benachrichtigungen über Zustandsänderungen und koordinieren sich über gemeinsame Ressourcen. CArtAgO integriert sich leicht mit Agentenplattformen wie Jason, JaCaMo, JADE und Spring Agent, um Hybridsysteme zu entwickeln. Das Framework bietet integrierte Unterstützung für Artefakt-Dokumentation, dynamisches Laden und Laufzeitüberwachung, was die schnelle Prototypentwicklung komplexer agentenbasierter Anwendungen erleichtert.

CrewAI Studio ist eine webbasiertes Plattform, die Entwicklern ermöglicht, Multi-Agenten-KI-Workflows zu entwerfen, zu visualisieren und zu überwachen. Nutzer können die Prompts, Kettenlogik, Speichereinstellungen und externe API-Integrationen eines jeden Agenten über eine grafische Oberfläche konfigurieren. Die Studio verbindet sich mit beliebten Vektor-Datenbanken, LLM-Anbietern und Plugin-Endpunkten. Es unterstützt Echtzeit-Debugging, Verlaufstracking von Dialogen und das Ein-Klick-Deployment in benutzerdefinierte Umgebungen, um die Erstellung leistungsfähiger digitaler Assistenten zu vereinfachen.

Der F1Tenth Two-Agent Simulator ist ein spezielles Simulationsframework, das auf ROS und Gazebo basiert und zwei im Maßstab 1/10 autonome Fahrzeuge beim Rennen oder in Kooperation auf benutzerdefinierten Strecken emuliert. Es unterstützt realistische Reifenmodell-Physik, Sensorsimulation, Kollisionsdetektion und Datenlogging. Benutzer können eigene Planungs- und Steuerungsalgorithmen integrieren, Agentenparameter anpassen und Rennen gegeneinander durchführen, um Leistung, Sicherheit und Koordinationsstrategien unter kontrollierten Bedingungen zu bewerten.

GridWorldEnvs bietet eine umfassende Sammlung von Grid-Welt-Umgebungen, die das Design, Testen und Benchmarking von Verstärkungslern- und Mehragentensystemen unterstützen. Benutzer können leicht Gittergrößen, Startpositionen der Agenten, Zielorte, Hindernisse, Belohnungsstrukturen und Aktionsräume konfigurieren. Die Bibliothek enthält vorgefertigte Templates wie klassische Gitternavigation, Hindernisvermeidung und Kooperationsaufgaben, sowie die Möglichkeit, eigene Szenarien via JSON oder Python-Klassen zu gestalten. Die nahtlose Integration mit der OpenAI Gym-API ermöglicht die direkte Anwendung standardmäßiger RL-Algorithmen. Zudem unterstützt GridWorldEnvs einzelne sowie mehrere Agenten-Experimente, Logging und Visualisierungswerkzeuge zur Verfolgung der Agentenleistung.

AWS Bedrock Multi-Agent Collaboration ist eine verwaltete Dienstfunktion, die es ermöglicht, mehrere KI-Agenten, die von Foundations-Modellen angetrieben werden, gemeinsam an komplexen Aufgaben arbeiten zu lassen. Sie konfigurieren Agentenprofile mit spezifischen Rollen, definieren Nachrichtenschemata für die Kommunikation und setzen gemeinsam genutzten Speicher für Kontextwiederholung. Während der Ausführung können Agenten Daten von nachgelagerten Quellen anfordern, Unteraufgaben delegieren und die Ausgaben der anderen aggregieren. Dieser kollaborative Ansatz unterstützt iterative Denkschleifen, verbessert die Aufgabenpräzision und ermöglicht eine dynamische Skalierung der Agenten basierend auf der Arbeitsbelastung. Integriert in die AWS-Konsole, CLI und SDKs bietet der Dienst Überwachungsdashboards zur Visualisierung von Agenteninteraktionen und Leistungsmetriken, was die Entwicklung und operative Überwachung intelligenter Multi-Agenten-Workflows vereinfacht.

JASA stellt eine umfassende Sammlung von Java-Bibliotheken für den Bau und Betrieb von Multi-Agenten-Systemsimulationen bereit. Es unterstützt das Management des Agentenlebenszyklus, Ereignisplanung, asynchronen Nachrichtenversand und Umgebungsmodellierung. Entwickler können Kernklassen erweitern, um benutzerdefinierte Verhaltensweisen zu implementieren, externe Datenquellen zu integrieren und Simulationsergebnisse zu visualisieren. Das modulare Design und die klare API-Dokumentation erleichtern schnelle Prototypenentwicklung und Skalierbarkeit, was es für akademische Forschung, Lehre und Machbarkeitsstudien im auf Agenten basierenden Modellieren geeignet macht.

mini-AlphaStar entmystifiziert die komplexe AlphaStar-Architektur durch die Bereitstellung eines zugänglichen, Open-Source-PyTorch-Frameworks für die StarCraft II KI-Entwicklung. Es verfügt über räumliche Feature-Encoder für Bildschirm- und Minimap-Inputs, nicht-raumbezogene Feature-Verarbeitung, LSTM-Speicher-Module sowie separate Policy- und Wert-Netzwerke für Aktionsauswahl und Zustandsbewertung. Durch Imitationslernen für den Start und Reinforcement Learning mit Selbstspiel zur Feinabstimmung unterstützt es Umgebungs-Wrapper, die mit pysc2 kompatibel sind, Logging via TensorBoard und konfigurierbare Hyperparameter. Forscher und Studenten können Datensätze aus menschlichem Gameplay erstellen, Modelle auf benutzerdefinierten Szenarien trainieren, die Agentenleistung bewerten und Lernkurven visualisieren. Die modulare Codebasis ermöglicht einfache Experimente mit Varianten von Netzwerken, Trainingsplänen und Multi-Agent-Setups. Konzipiert für Bildung und Prototyping, nicht für den Produktionseinsatz.

Das Projekt verwendet das JADE (Java Agent DEvelopment) Framework, um eine Multi-Agenten-Umgebung zu erstellen. Es definiert Agenten, die sich beim AMS und DF der Plattform registrieren, ACL-Nachrichten austauschen und Verhaltensweisen wie zyklisch, einstufig und FSM ausführen. Beispielsszenarien umfassen Käufer-Verkäufer-Verhandlungen, Contract-Net-Protokolle und Aufgabenverteilung. Ein GUI-Agenten-Container hilft, Laufzeitzustände der Agenten und Nachrichtenflüsse zu überwachen.

Multi-Agenten-Systeme bietet ein umfassendes Toolkit zur Erstellung, Steuerung und Beobachtung der Interaktionen autonomer Agenten. Entwickler können Agentenklassen mit eigenem Entscheidungslogik definieren, komplexe Umgebungen mit konfigurierbaren Ressourcen und Regeln einrichten und Kommunikationskanäle für den Informationsaustausch implementieren. Das Framework unterstützt synchrone und asynchrone Planung, ereignisgesteuerte Verhaltensweisen und integriert Protokollierung für Leistungsmetriken. Nutzer können Kernmodule erweitern oder externe KI-Modelle integrieren, um die Agentenintelligenz zu verbessern. Visualisierungstools stellen Simulationen in Echtzeit oder nachträglich dar, um Emergenzverhalten zu analysieren und Systemparameter zu optimieren. Von akademischer Forschung bis zu Prototypen verteilter Anwendungen vereinfacht Multi-Agenten-Systeme End-to-End-Simulationen.

Multi-Agent-Drohnenumgebung ist ein Python-Paket, das eine anpassbare Multi-Agenten-Simulation für UAV-Schwärme bietet, basierend auf OpenAI Gym und PyBullet. Nutzer definieren mehrere Drohnenagenten mit kinematischen und dynamischen Modellen, um kooperative Aufgaben wie Formationsflug, Zielverfolgung und Hindernisvermeidung zu erforschen. Die Umgebung unterstützt modulare Aufgaben konfigurieren, realistische Kollisionsdetektion und Sensor-Emulation, während benutzerdefinierte Belohnungsfunktionen und dezentrale Policies ermöglicht werden. Entwickler können ihre eigenen Verstärkendem-Lernen-Algorithmen integrieren, die Leistung unter verschiedenen Szenarien bewerten und Agentenverläufe sowie Metriken in Echtzeit visualisieren. Das Open-Source-Design fördert Community-Beiträge und ist ideal für Forschung, Lehre und Prototyping fortschrittlicher Multi-Agenten-Steuerungslösungen.