Multi-Agent est une boîte à outils pour développeurs qui vous aide à construire et orchestrer plusieurs agents IA s’exécutant en parallèle. Chaque agent conserve son propre stockage de mémoire, sa configuration de prompt et sa file d’attente de messages. Vous pouvez définir des comportements personnalisés, mettre en place des canaux de communication entre agents et déléguer automatiquement des tâches en fonction des rôles des agents. Il exploite l’API Chat d’OpenAI pour la compréhension et la génération linguistique, tout en fournissant des composants modulaires pour l’orchestration de flux de travail, la journalisation et la gestion des erreurs. Cela permet de créer des agents spécialisés — tels que des assistants de recherche, des processeurs de données ou des bots de support client — qui travaillent ensemble sur des tâches complexes.

OpenAgentSpec définit un ensemble complet de schémas JSON, d’interfaces API et de lignes directrices protocolaires pour les agents IA. Elle couvre l’enregistrement des agents, la déclaration de capacités, les formats de messages, la gestion d’événements, la gestion de mémoire et les mécanismes d'extension. En suivant cette norme, les organisations peuvent créer des agents communiquant de manière fiable entre eux et avec leur environnement hôte, ce qui réduit l’effort d’intégration et favorise un écosystème réutilisable de composants IA interopérables.

APLib est conçu pour simplifier le développement d'agents autonomes pilotés par l'IA dans les environnements de jeu et de simulation. Utilisant une architecture inspirée de Belief-Desire-Intention (BDI), il offre des composants modulaires pour la perception, la prise de décision et l'exécution d'actions. Les développeurs définissent les croyances, objectifs et comportements de l'agent via des API intuitives et des arbres de comportement. Les agents APLib peuvent interpréter l'état du jeu à l'aide de capteurs personnalisables, élaborer des plans avec des planificateurs intégrés, et interagir avec l'environnement via des actionneurs. La bibliothèque prend en charge l'intégration avec Unity, Unreal, et des environnements Java purs, facilitant les tests automatisés, la recherche en IA et les simulations. Elle favorise la réutilisation des modules de comportement, le prototypage rapide, et des workflows QA robustes en automatisant les scénarios de test répétitifs et la simulation de comportements complexes de joueurs sans intervention manuelle.