FlyingAgent offre une architecture modulaire qui exploite de grands modèles linguistiques pour simuler des agents autonomes capables de raisonner, planifier et exécuter des actions dans divers domaines. Les agents disposent d'une mémoire interne pour conserver le contexte et peuvent intégrer des boîtiers à outils externes pour des tâches telles que la navigation web, l'analyse de données ou l'appel à des API tierces. Le cadre supporte la coordination multi-agents, les extensions basées sur des plugins et des politiques de décision personnalisables. Avec sa conception ouverte, les développeurs peuvent adapter les backend de mémoire, les intégrations d'outils et les gestionnaires de tâches, facilitant les applications dans l'automatisation du support client, l'aide à la recherche, la génération de contenu et l'orchestration de main-d'œuvre digitale.

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.