VMAS est une boîte à outils complète pour construire et entraîner des systèmes multi-agents utilisant l'apprentissage par renforcement profond. Il supporte la simulation parallèle sur GPU de centaines d'instances d'environnement, permettant une collecte de données à haut débit et un entraînement évolutif. VMAS inclut des implémentations des algorithmes MARL populaires tels que PPO, MADDPG, QMIX et COMA, avec des interfaces modulaires pour la politique et l'environnement pour une prototypage rapide. Le cadre facilite la formation centralisée avec exécution décentralisée (CTDE), propose une personnalisation du façonnage des récompenses, des espaces d'observation et des hooks de rappel pour la journalisation et la visualisation. Avec sa conception modulaire, VMAS s'intègre parfaitement avec les modèles PyTorch et les environnements externes, ce qui en fait un choix idéal pour la recherche dans les tâches coopératives, compétitives et à motivations mixtes en robotique, gestion du trafic, allocation des ressources et scénarios d'IA de jeux.

Jina AI est un fournisseur leader de solutions de recherche neuronale natives du cloud. Leur framework open source exploite l'apprentissage profond à la pointe de la technologie pour permettre aux entreprises et aux développeurs de gérer efficacement et de rechercher à travers divers types de données. Cette approche facilite le déploiement, l'évolutivité et l'orchestration transparents des systèmes de recherche, ce qui en fait un choix idéal pour les entreprises cherchant à améliorer leurs capacités de récupération d'informations et de gestion de données.

Multi-Agent-RAG offre un cadre modulaire pour construire des applications de génération augmentée par récupération (RAG) en orchestrant plusieurs agents d'IA spécialisés. Les développeurs configurent des agents individuels : un agent de récupération connecte des magasins vectoriels pour extraire des documents pertinents ; un agent de raisonnement effectue une analyse en chaîne de pensée ; et un agent de génération synthétise les réponses finales en utilisant de grands modèles de langage. Le framework supporte des extensions via plugins, des prompts configurables, et une journalisation complète, permettant une intégration transparente avec des API LLM populaires et des bases de données vectorielles pour améliorer la précision RAG, la scalabilité, et l'efficacité du développement.

Nuzon-AI fournit un cadre d'agent basé sur Python qui permet de définir des tâches, de gérer la mémoire conversationnelle et d'étendre les capacités via des plugins. Il prend en charge l'intégration avec des grands LLM (OpenAI, modèles locaux), permettant aux agents d'effectuer des interactions web, de l'analyse de données et des flux de travail automatisés. L'architecture comprend un registre de compétences, un système d'invocation d'outils et une couche d'orchestration multi-agents, vous permettant de composer des agents pour le support client, l'assistance à la recherche et la productivité personnelle. Grâce à des fichiers de configuration, vous pouvez personnaliser le comportement de chaque agent, la politique de rétention de la mémoire et la journalisation pour le débogage ou la conformité.

Colosseum Agent Battles fournit un SDK Python modulaire pour construire des compétitions d'agents IA dans des arènes personnalisables. Les utilisateurs peuvent définir des environnements avec des terrains, ressources et règles spécifiques, puis implémenter des stratégies d'agents via une interface standardisée. Le framework gère la planification des batailles, la logique d'arbitrage et la journalisation en temps réel des actions et résultats des agents. Il comprend des outils pour organiser des tournois, suivre les statistiques de victoire/défaite et visualiser la performance des agents via des graphiques. Les développeurs peuvent intégrer des bibliothèques de ML populaires pour entraîner des agents, exporter les données de bataille pour analyse, et étendre les modules d'arbitrage pour appliquer des règles personnalisées. Enfin, il facilite le benchmarking des stratégies IA en compétition directe. La journalisation en formats JSON et CSV est également supportée pour les analyses ultérieures.

L'agent de conversation intelligent basé sur RAG combine une couche de récupération supportée par un magasin vectoriel avec le Gemini LLM de Google via LangChain, afin d'extraire la connaissance dans un contexte de conversation riche. Les utilisateurs insèrent et indexent des documents—PDF, pages web ou bases de données—dans une base de données vectorielle. Lorsqu'une requête est posée, l'agent récupère les passages les plus pertinents, les alimente dans un modèle de prompt, et génère des réponses concises et précises. Les composants modulaires permettent de personnaliser les sources de données, les magasins vectoriels, l'ingénierie des prompts et les backends LLM. Ce cadre open-source facilite le développement de bots Q&A spécifiques au domaine, d'explorateurs de connaissances et d'assistants de recherche, offrant des insights scalables et en temps réel à partir de grandes collections de documents.