L'adaptateur d'outils pour agents MCP agit comme une couche middleware entre les agents basés sur des modèles linguistiques et les implémentations d'outils externes. En enregistrant des signatures de fonction ou des descripteurs d'outil, le framework analyse automatiquement les sorties de l’agent qui spécifient des appels d’outils, déploie l’adaptateur approprié, gère la sérialisation des entrées et renvoie le résultat au contexte de raisonnement. Les fonctionnalités incluent la découverte dynamique d’outils, le contrôle de la concurrence, la journalisation et des pipelines de gestion d’erreurs. Il prend en charge la définition d'interfaces d'outils personnalisés et l'intégration de services cloud ou sur site. Cela permet de construire des workflows complexes multi-outils tels que l’orchestration d’API, la récupération de données et les opérations automatisées sans modifier le code de l’agent sous-jacent.

RoboCup Rescue Agent Simulation est un cadre open-source qui modélise des environnements urbains de catastrophe où plusieurs agents pilotés par IA collaborent pour localiser et sauver des victimes. Il propose des interfaces pour la navigation, la cartographie, la communication et l’intégration de capteurs. Les utilisateurs peuvent écrire des stratégies d’agents personnalisées, exécuter des expériences par lot, et visualiser les indicateurs de performance des agents. La plateforme supporte la configuration des scénarios, la journalisation et l’analyse des résultats pour accélérer la recherche dans les systèmes multi-agents et les algorithmes de réponse aux catastrophes.