SwarmFlow permet aux développeurs d'instancier et de coordonner une flotte d'agents IA à l'aide de workflows configurables. Les agents peuvent échanger des messages de façon asynchrone, déléguer des sous-tâches et intégrer des plugins personnalisés pour une logique spécifique au domaine. Le framework gère la planification des tâches, l'agrégation des résultats et la gestion des erreurs, permettant aux utilisateurs de se concentrer sur la conception des comportements et des stratégies de collaboration des agents. L'architecture modulaire de SwarmFlow facilite la construction de pipelines complexes pour le brainstorming automatisé, le traitement de données et les systèmes d'aide à la décision, ce qui rend la prototypage, la montée en charge et la surveillance des applications multi-agents faciles.

MASChat offre un cadre flexible pour orchestrer des conversations entre plusieurs agents IA alimentés par des modèles linguistiques. Les développeurs peuvent définir des agents avec des rôles spécifiques — comme chercheur, résumeur ou critique — et spécifier leurs invites, permissions et protocoles de communication. le gestionnaire central de MASChat gère le routage des messages, assure la conservation du contexte et enregistre les interactions pour la traçabilité. En coordonnant des agents spécialisés, MASChat décompose des tâches complexes — comme la recherche, la création de contenu ou l’analyse de données — en flux de travail parallèles, améliorant ainsi l’efficacité et la compréhension. Il s’intègre aux API GPT d’OpenAI ou aux LLM locaux et permet des extensions via des plugins pour des comportements personnalisés. MASChat est idéal pour le prototypage de stratégies multi-agent, la simulation d’environnements collaboratifs et l’exploration de comportements émergents dans les systèmes IA.

Self Collab AI offre un cadre modulaire dans lequel les développeurs définissent des agents autonomes, des canaux de communication et des objectifs de tâche. Les agents utilisent des invites prédéfinies et des modèles pour négocier les responsabilités, échanger des données et itérer sur des solutions. Basé sur Python et doté d'interfaces faciles à étendre, il supporte l'intégration avec des LLM, des plugins personnalisés et des API externes. Les équipes peuvent rapidement prototyper des workflows complexes—comme des assistants de recherche, de génération de contenu ou des pipelines d'analyse de données—en configurant les rôles des agents et les règles de collaboration sans écrire de code d'orchestration approfondi.

Team Coordination est une bibliothèque Python légère conçue pour simplifier l'orchestration de plusieurs agents IA travaillant ensemble sur des tâches complexes. En définissant des rôles d'agents spécialisés—tels que planificateurs, exécutants, évaluateurs ou communicateurs—les utilisateurs peuvent décomposer un objectif global en sous-tâches gérables, les déléguer à des agents individuels et faciliter une communication structurée entre eux. Le framework gère l'exécution asynchrone, le routage des protocoles et l'agrégation des résultats, permettant à des équipes d'agents IA de collaborer efficacement. Son système de plugins supporte l'intégration avec des LLM populaires, des API et une logique personnalisée, idéal pour des applications dans le service client automatisé, la recherche, le jeu AI et les pipelines de traitement de données. Avec des abstractions claires et des composants extensibles, Team Coordination accélère le développement de workflows multi-agents évolutifs.

Agent Nexus offre une architecture modulaire pour la conception, la configuration et l'exécution d'agents IA interconnectés qui collaborent pour résoudre des tâches complexes. Les développeurs peuvent enregistrer dynamiquement des agents, personnaliser leur comportement via des modules Python et définir des pipelines de communication via des configurations YAML simples. Le routeur de messages intégré garantit un flux de données fiable entre les agents, tandis que les outils de journalisation et de surveillance intégrés aident à suivre les performances et à déboguer les workflows. Avec le support de bibliothèques IA populaires comme OpenAI et Hugging Face, Agent Nexus simplifie l'intégration de modèles divers. Que ce soit pour prototyper des expériences de recherche, construire des assistants automatisés pour le service client ou simuler des environnements multi-agents, Agent Nexus rationalise le développement et le test de systèmes IA collaboratifs, de la recherche académique aux déploiements commerciaux.

Agent ChatRoom fournit un environnement flexible pour construire et exécuter des systèmes de conversation multi-agent. Les utilisateurs peuvent créer des agents avec des personas et prompts uniques, acheminer des messages entre agents et visualiser l'historique des conversations dans une interface élégante. Elle s'intègre avec les API OpenAI, prend en charge la configuration personnalisée du comportement des agents et peut être déployée sur n'importe quel service d'hébergement statique. Les développeurs bénéficient d'une architecture modulaire, d'un réglage facile des prompts et d'une interface responsive pour tester des scénarios de collaboration AI.

GPTSwarm agit comme une plateforme d'intelligence collective où plusieurs agents AI interagissent et collaborent pour résoudre des problèmes complexes et exécuter des tâches plus efficacement. Les utilisateurs peuvent créer des flux de travail en coordonnant divers agents pour jouer des rôles spécifiques, ce qui conduit à une productivité accrue et à des gains de temps. Ce système est conçu pour rationaliser les processus de gestion de projet, d'automatisation et divers flux de travail, fournissant des solutions évolutives adaptées aux besoins individuels et organisationnels.

Multi-Agents fournit un environnement structuré où différents agents d'IA—tels que planificateurs, exécuteurs et critiques—collaborent pour résoudre des tâches en plusieurs étapes. L’agent planificateur décompose les objectifs globaux en sous-tâches, l’agent exécuteur interagit avec des API ou outils externes pour effectuer chaque étape, et l’agent critique examine les résultats pour leur précision et cohérence. Les modules de mémoire permettent aux agents de stocker le contexte à travers les interactions, tandis qu’un système de messagerie assure une communication fluide. Le cadre est extensible, permettant aux utilisateurs d’ajouter des rôles personnalisés, d’intégrer des outils propriétaires ou de remplacer les backends LLM pour des cas d’usage spécialisés.

Multi-Agent ColComp est un cadre extensible et open-source pour orchestrer une équipe d’agents IA dans des tâches complexes. Les développeurs peuvent définir des rôles d’agents distincts, configurer des canaux de communication et partager des données contextuelles via un stockage mémoire unifié. La bibliothèque inclut des composants plug-and-play pour négociation, coordination et consensus. Des configurations d’exemples illustrent la génération de texte collaborative, la planification distribuée et la simulation multi-agent. Son architecture modulaire facilite les extensions, permettant aux équipes de prototyper et d’évaluer rapidement des stratégies multi-agent en environnement de recherche ou de production.