Chatbot-Grok fournit un cadre d'agent IA modulaire écrit en Python, destiné à simplifier le développement de bots conversationnels. Il supporte la gestion de dialogues multi-tours, conserve la mémoire de chat entre les sessions et permet aux utilisateurs de définir des modèles d'invite personnalisés. L'architecture est extensible, permettant aux développeurs d'intégrer divers LLMs, y compris Grok, et de se connecter à des plateformes telles que Telegram ou Slack. Avec une organisation claire du code et une structure conviviale pour les plugins, Chatbot-Grok accélère le prototypage et le déploiement de assistants de chat prêts pour la production.

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.

Dive est un cadre open-source basé sur Python, conçu pour créer et exécuter des agents IA autonomes capables d'effectuer des tâches multi-étapes avec une intervention manuelle minimale. En définissant des profils d'agents dans des fichiers de configuration YAML simples, les développeurs peuvent spécifier des API, des outils et des modules de mémoire pour des tâches telles que la récupération de données, l'analyse et l'orchestration de pipelines. Dive gère le contexte, l'état et l'ingénierie des prompts, permettant des flux de travail flexibles avec gestion d'erreurs intégrée et journalisation. Son architecture modulaire supporte une large gamme de modèles linguistiques et de systèmes de récupération, facilitant la constitution d'agents pour l'automatisation du service client, la génération de contenu et les processus DevOps. Le cadre évolue de la prototype à la production, offrant des commandes CLI et des points de terminaison API pour une intégration transparente dans des systèmes existants.

multiagent-golang fournit une approche structurée pour construire des systèmes multi-agents en Go. Il introduit une abstraction d'Agent où chaque agent peut être équipé de divers capteurs pour percevoir son environnement et d'actionneurs pour agir. Les agents s'exécutent simultanément en utilisant des goroutines et communiquent via des canaux de messagerie dédiés. Le framework comprend également une couche de simulation d'environnement pour gérer les événements, la gestion du cycle de vie des agents et le suivi des changements d'état. Les développeurs peuvent facilement étendre ou personnaliser les comportements des agents, configurer les paramètres de simulation et intégrer des modules pour la journalisation ou l'analyse. Il simplifie la création de simulations évolutives et concurrentes pour la recherche et le prototypage.