OpenAI Agent Swarm est un framework modulaire conçu pour rationaliser la coordination de plusieurs agents alimentés par GPT dans diverses tâches. Chaque agent fonctionne de manière indépendante avec des prompts et des définitions de rôles personnalisables, tandis que le cœur de Swarm gère le cycle de vie de l'agent, la transmission de messages et la planification des tâches. La plateforme inclut des outils pour définir des flux de travail complexes, surveiller les interactions des agents en temps réel et agréger les résultats dans des sorties cohérentes. En répartissant les charges de travail entre des agents spécialisés, les utilisateurs peuvent aborder des scénarios de résolution de problèmes complexes, de la génération de contenu à l'analyse de recherche, en passant par le débogage automatisé et le résumé de données. OpenAI Agent Swarm s'intègre parfaitement à l'API d'OpenAI, permettant aux développeurs de déployer rapidement des systèmes multi-agents sans construire d'infrastructure d'orchestration à partir de zéro.

Skeernir est un cadre open-source d'agents IA conçu pour accélérer le développement d'agents maître marionnette pour l'automatisation de jeux et l'orchestration de processus. Le projet comprend un modèle de base, des API principales et des modules d'exemple illustrant comment connecter la logique de l'agent aux environnements cibles, que ce soit pour simuler des parties ou contrôler des tâches du système d'exploitation. Son architecture extensible permet aux utilisateurs de mettre en œuvre des stratégies de prise de décision personnalisées, d'intégrer des modèles d'apprentissage automatique et de gérer le cycle de vie des agents sur Windows, Linux et macOS. Avec une journalisation intégrée et un support de configuration, Skeernir facilite les tests, le débogage et le déploiement d'agents IA autonomes.

Eunomia utilise une approche axée sur la configuration pour orchestrer des agents AI. Via YAML, les utilisateurs définissent les rôles de l'agent, les modèles d'invite, les intégrations d'outils, les stocks de mémoire et la logique de branchement. Le cadre supporte des outils synchrones/asynchrones, la génération augmentée par récupération et l'invocation de chaîne de pensée. Un système de plugins extensible permet des outils personnalisés, des backend de mémoire et des intégrations de journalisation. La CLI d'Eunomia crée la structure du projet, valide les configs et exécute les agents localement ou dans des environnements cloud. Cela permet aux équipes de rapidement prototyper, itérer sur les flux de conversation et maintenir des solutions d'agents sans développement personnalisé lourd.

Java Action Generic est une bibliothèque légère et modulaire qui permet aux développeurs d'implémenter des comportements d'agents autonomes en Java en définissant des actions génériques. Les actions sont des unités de travail paramétrables que les agents peuvent exécuter, planifier et assembler à l'exécution. Le framework offre une interface cohérente pour les actions, permettant aux développeurs de créer des actions personnalisées, gérer les paramètres des actions et s'intégrer à la gestion du cycle de vie des agents LightJason. Avec le support pour l'exécution basée sur les événements et la concurrence, les agents peuvent réaliser des tâches telles que la prise de décision dynamique, l'interaction avec des services externes et l'orchestration de comportements complexes. La bibliothèque favorise la réutilisabilité et une conception modulaire, adaptée à la recherche, aux simulations, à l'IoT et aux applications d'IA de jeux sur toutes plateformes supportant la JVM.

Agent Control Plane offre un plan de contrôle centralisé pour concevoir, orchestrer et exploiter à grande échelle des agents IA autonomes. Les développeurs peuvent configurer le comportement des agents via des définitions déclaratives, intégrer des services et API externes en tant qu’outils, et chaîner des workflows en plusieurs étapes. Il supporte le déploiement en conteneur avec Docker ou Kubernetes, la surveillance en temps réel, la journalisation et les métriques via un tableau de bord web. Le framework inclut une CLI et une API RESTful pour l’automatisation, permettant une itération transparente, un versionnage et une restauration des configurations d’agents. Avec une architecture modulaire de plugins et une évolutivité intégrée, Agent Control Plane accélère le cycle de vie de bout en bout des agents IA, du test local aux environnements de production de niveau entreprise.

Agent-Oriented Architecture (AOA) est un cadre robuste qui équipe les développeurs d'outils pour construire et maintenir des systèmes multi-agents intelligents. Les agents encapsulent l'état, les comportements et les modèles d'interaction, communiquant via un bus de messages asynchrone. AOA comprend des modules pour l'enregistrement, la découverte et la mise en correspondance des agents, permettant une composition dynamique de services. La modélisation du comportement prend en charge les machines à états finis, la planification axée sur les objectifs et les déclencheurs basés sur les événements. Le cadre gère les événements du cycle de vie des agents tels que la création, la suspension, la migration et la terminaison. La surveillance intégrée et la journalisation facilitent l'optimisation des performances et le débogage. La couche de transport adaptable d'AOA prend en charge TCP, HTTP et des protocoles personnalisés, la rendant adaptable aux déploiements sur site, dans le cloud ou en edge. L'intégration avec des bibliothèques populaires assure une intégration transparente des données et des modèles d'IA.