Emergente Kommunikation in Agenten ist ein Open-Source-PyTorch-Framework, das Forschern ermöglicht zu untersuchen, wie Multi-Agenten-Systeme ihre eigenen Kommunikationsprotokolle entwickeln. Die Bibliothek bietet flexible Implementierungen kooperativer Verstärkungslernaufgaben, einschließlich Referenzspielen, Kombinationsspielen und Objekterkennungsaufgaben. Benutzer definieren Sprecher- und Zuhörer-Agentenarchitekturen, spezifizieren Eigenschaften der Nachrichtkanäle wie Wortschatzgröße und Sequenzlänge und wählen Trainingsstrategien wie Politikgradienten oder überwachtes Lernen. Das Framework umfasst End-to-End-Skripte für Experimentdurchführung, Analyse der Kommunikationseffizienz und Visualisierung emergenter Sprachen. Das modulare Design ermöglicht eine einfache Erweiterung mit neuen Spielumgebungen oder benutzerdefinierten Verlustfunktionen. Forscher können veröffentlichte Studien reproduzieren, neue Algorithmen benchmarken und die Kompositionalität sowie Semantik der Agentensprachen untersuchen.

multiagent-golang bietet einen strukturierten Ansatz zum Aufbau von Multi-Agent-Systemen in Go. Es führt eine Agent-Abstraktion ein, bei der jeder Agent mit verschiedenen Sensoren ausgestattet werden kann, um seine Umgebung wahrzunehmen, und Aktuatoren, um Aktionen auszuführen. Agenten laufen gleichzeitig mit Go-Routinen und kommunizieren über dedizierte Nachrichtenkanäle. Das Framework umfasst zudem eine Umweltsimulationsebene für Ereignisse, Management des Agentenlebenszyklus und Zustandsüberwachung. Entwickler können Verhaltensweisen der Agenten leicht erweitern oder anpassen, Simulationsparameter konfigurieren und zusätzliche Module für Logging oder Analytik integrieren. Es erleichtert die Erstellung skalierbarer, gleichzeitiger Simulationen für Forschung und Prototyping.