Multi-Agents System from Scratch fournit un ensemble complet de modules Python pour construire, personnaliser et évaluer des environnements multi-agents depuis le début. Les utilisateurs peuvent définir des modèles du monde, créer des classes d'agents avec des sens uniques et des capacités d'action, ainsi que mettre en place des protocoles de communication flexibles pour la coopération ou la compétition. Le framework prend en charge l'attribution dynamique des tâches, les modules de planification stratégique et le suivi des performances en temps réel. Son architecture modulaire permet une intégration facile d'algorithmes personnalisés, de fonctions de récompense et de mécanismes d'apprentissage. Avec des outils de visualisation et des utilitaires de journalisation intégrés, les développeurs peuvent surveiller les interactions des agents et diagnostiquer les motifs de comportement. Conçu pour l'extensibilité et la clarté, le système s'adresse aussi bien aux chercheurs explorant l'IA distribuée qu'aux éducateurs enseignant la modélisation par agents.

Multi-Agent-AI-Models-and-Path-Planning fournit une boîte à outils complète pour développer et tester des systèmes multi-agent combinés à des méthodes classiques et modernes de planification de trajectoire. Il inclut des implémentations d'algorithmes tels que A*, Dijkstra, RRT, et les champs de potentiel, ainsi que des modèles de comportement d'agents personnalisables. Le cadre dispose de modules de simulation et de visualisation, permettant une création facile de scénarios, une surveillance en temps réel et une analyse de performance. Conçu pour l'extensibilité, les utilisateurs peuvent ajouter de nouveaux algorithmes de planification ou modèles de décision d'agents pour évaluer la navigation collaborative et l'attribution de tâches dans des environnements complexes.

Multi-Agent System fournit une boîte à outils légère mais puissante pour concevoir et exécuter des simulations multi-agent. Les utilisateurs peuvent créer des classes d’agents personnalisées pour encapsuler la logique de décision, définir des objets Environnement pour représenter les états et règles du monde, et configurer un moteur de simulation pour orchestrer les interactions. Le framework supporte des composants modulaires pour la journalisation, la collecte de métriques et la visualisation basique pour analyser le comportement des agents dans des environnements coopératifs ou adverses. Il convient au prototypage rapide de la robotique en essaim, de l’allocation de ressources et des expériences de contrôle décentralisé.

AgentInteraction est un framework Python orienté développeur conçu pour simuler, coordonner et évaluer les interactions multi-agents en utilisant de grands modèles linguistiques. Il permet aux utilisateurs de définir des rôles d'agents distincts, de contrôler le flux de conversation via un gestionnaire central et d’intégrer tout fournisseur LLM via une API cohérente. Avec des fonctionnalités comme le routage des messages, la gestion du contexte et l’analyse des performances, AgentInteraction simplifie l’expérimentation avec des architectures d’agents collaboratifs ou compétitifs, facilitant le prototypage de scénarios complexes et la mesure du taux de réussite.

Agent Forge fournit une architecture modulaire pour définir, exécuter et coordonner des agents IA. Il offre des API intégrées pour l'orchestration des tâches, des modules de mémoire pour la conservation du contexte à long terme et un système de plugins pour intégrer des services externes (par exemple, LLMs, bases de données, API tiers). Les développeurs peuvent rapidement prototyper, tester et déployer des agents en production, en combinant des flux de travail complexes sans gérer une infrastructure de bas niveau.