AgentInteraction est un framework Python orienté développeur conçu pour simuler, coordonner et évaluer les interactions multi-agents en utilisant de grands modèles linguistiques. Il permet aux utilisateurs de définir des rôles d'agents distincts, de contrôler le flux de conversation via un gestionnaire central et d’intégrer tout fournisseur LLM via une API cohérente. Avec des fonctionnalités comme le routage des messages, la gestion du contexte et l’analyse des performances, AgentInteraction simplifie l’expérimentation avec des architectures d’agents collaboratifs ou compétitifs, facilitant le prototypage de scénarios complexes et la mesure du taux de réussite.

Agent Forge fournit une architecture modulaire pour définir, exécuter et coordonner des agents IA. Il offre des API intégrées pour l'orchestration des tâches, des modules de mémoire pour la conservation du contexte à long terme et un système de plugins pour intégrer des services externes (par exemple, LLMs, bases de données, API tiers). Les développeurs peuvent rapidement prototyper, tester et déployer des agents en production, en combinant des flux de travail complexes sans gérer une infrastructure de bas niveau.

Le dépôt du protocole Contract Net fournit une implémentation Java complète du protocole d’interaction FIPA Contract Net. Les développeurs peuvent créer des agents gestionnaires et contractants échangeant CFP (Call For Proposal), propositions, acceptations et rejets via des canaux de communication entre agents. Le code inclut des modules principaux pour la diffusion de tâches, la collecte d’offres, l’évaluation des propositions selon des critères personnalisables, l’attribution de contrats et la surveillance de l’état d’exécution. Il peut être intégré dans des frameworks multi-agents plus grands ou utilisé comme bibliothèque autonome pour la recherche, la planification industrielle ou la coordination robotique.

Multi-Agents System from Scratch fournit un ensemble complet de modules Python pour construire, personnaliser et évaluer des environnements multi-agents depuis le début. Les utilisateurs peuvent définir des modèles du monde, créer des classes d'agents avec des sens uniques et des capacités d'action, ainsi que mettre en place des protocoles de communication flexibles pour la coopération ou la compétition. Le framework prend en charge l'attribution dynamique des tâches, les modules de planification stratégique et le suivi des performances en temps réel. Son architecture modulaire permet une intégration facile d'algorithmes personnalisés, de fonctions de récompense et de mécanismes d'apprentissage. Avec des outils de visualisation et des utilitaires de journalisation intégrés, les développeurs peuvent surveiller les interactions des agents et diagnostiquer les motifs de comportement. Conçu pour l'extensibilité et la clarté, le système s'adresse aussi bien aux chercheurs explorant l'IA distribuée qu'aux éducateurs enseignant la modélisation par agents.

Multi-Agent System fournit une boîte à outils légère mais puissante pour concevoir et exécuter des simulations multi-agent. Les utilisateurs peuvent créer des classes d’agents personnalisées pour encapsuler la logique de décision, définir des objets Environnement pour représenter les états et règles du monde, et configurer un moteur de simulation pour orchestrer les interactions. Le framework supporte des composants modulaires pour la journalisation, la collecte de métriques et la visualisation basique pour analyser le comportement des agents dans des environnements coopératifs ou adverses. Il convient au prototypage rapide de la robotique en essaim, de l’allocation de ressources et des expériences de contrôle décentralisé.

Multiagent_system offre une boîte à outils complète pour construire et gérer des environnements multi-agents. Les utilisateurs peuvent définir des scénarios de simulation personnalisés, spécifier les comportements des agents, et utiliser des algorithmes pré-implémentés tels que DQN, PPO et MADDPG. Le framework supporte un entraînement synchrone et asynchrone, permettant aux agents d'interagir simultanément ou en mode tour par tour. Les modules de communication intégrés facilitent l'échange de messages entre agents pour des stratégies coopératives. La configuration des expériences est simplifiée via des fichiers YAML, et les résultats sont automatiquement enregistrés au format CSV ou dans TensorBoard. Les scripts de visualisation aident à interpréter les trajectoires des agents, l'évolution des récompenses et les patterns de communication. Conçu pour la recherche et la production, Multiagent_system évolue sans effort de prototypes sur machine unique à un entraînement distribué sur des clusters GPU.

SonAgent est un cadre extensible open-source conçu pour construire, organiser et exécuter des agents IA en Python. Il fournit des modules principaux pour le stockage de mémoire, des wrappers d'outils, la logique de planification et la gestion d'événements asynchrones. Les développeurs peuvent enregistrer des outils personnalisés, intégrer des modèles linguistiques, gérer la mémoire à long terme des agents et orchestrer plusieurs agents pour collaborer sur des tâches complexes. La conception modulaire de SonAgent accélère le développement de bots conversationnels, d'automatisations de flux de travail et de systèmes d'agents distribués.