Swarms est un cadre axé sur le développement qui facilite la création, l'orchestration et l'exécution de flux de travail IA multi-agents. Vous définissez des agents avec des rôles spécifiques, configurez leur comportement via des invites LLM et les reliez à des outils ou API externes. Swarms gère la communication entre agents, la planification des tâches et la persistance de la mémoire. Son architecture plugin permet l'intégration transparente de modules personnalisés—tels que des récupérateurs, bases de données ou tableaux de bord de surveillance—tandis que ses connecteurs intégrés prennent en charge les principaux fournisseurs de LLM. Que vous ayez besoin d'une analyse de données coordonnée, d'une assistance client automatisée ou de pipelines de prise de décision complexes, Swarms offre les éléments de base pour déployer des écosystèmes d'agents autonomes et évolutifs.

demo_smolagents est une implémentation de référence de SmolAgents, un micro-framework en Python pour créer des agents IA autonomes alimentés par de grands modèles linguistiques. Cette démo comprend des exemples de configuration d'agents individuels avec des kits d'outils spécifiques, d'établissement de canaux de communication entre agents et de gestion dynamique du transfert de tâches. Elle met en avant l'intégration LLM, l'invocation d'outils, la gestion des invites et des modèles d'orchestration d'agents pour construire des systèmes multi-agents pouvant effectuer des actions coordonnées en fonction des entrées utilisateur et des résultats intermédiaires.

Dial4JaCa est un plugin de bibliothèque Java pour la plateforme multi-agent JaCaMo qui intercepte les messages inter-agents, encode les intentions des agents et les routent via des backend LLM (OpenAI, modèles locaux). Il gère le contexte de dialogue, met à jour les bases de croyances et intègre la génération de réponse directement dans les cycles de raisonnement AgentSpeak(L). Les développeurs peuvent personnaliser les invites, définir des artefacts de dialogue et gérer des appels asynchrones, permettant aux agents d'interpréter les énoncés des utilisateurs, de coordonner des tâches et de récupérer des informations externes en langage naturel. Son design modulaire prend en charge la gestion des erreurs, la journalisation et la sélection de plusieurs LLM, idéal pour la recherche, l'éducation et le prototypage rapide de MAS conversationnels.

AWS Bedrock Multi-Agent Collaboration est une fonctionnalité de service gérée qui permet d'orchestrer plusieurs agents IA alimentés par des modèles de base pour travailler ensemble sur des tâches complexes. Vous configurez des profils d'agents avec des rôles spécifiques, définissez des schémas de messagerie pour la communication et établissez une mémoire partagée pour la rétention du contexte. Pendant l'exécution, les agents peuvent demander des données à des sources en aval, déléguer des sous-tâches et agréger les résultats des autres. Cette approche collaborative prend en charge des boucles de raisonnement itératives, améliore la précision des tâches et permet une montée en charge dynamique des agents en fonction de la charge de travail. Intégré à la console AWS, CLI et SDKs, le service propose des tableaux de bord de surveillance pour visualiser les interactions des agents et les métriques de performance, simplifiant le développement et la supervision opérationnelle des flux de travail multi-agent intelligents.

HMAS est un cadre open-source en Python permettant le développement de systèmes hiérarchiques multi-agents. Il offre des abstractions pour définir des hiérarchies d'agents, des protocoles de communication inter-agents, l'intégration d'environnements, et des boucles d'entraînement intégrées. Rechercheurs et développeurs peuvent utiliser HMAS pour prototyper des interactions complexes entre agents, entraîner des politiques coordonnées et évaluer la performance dans des environnements simulés. Son design modulaire facilite l'extension et la personnalisation des agents, environnements et stratégies d'entraînement.

LiteSwarm est un cadre complet d'orchestration d'agents IA conçu pour faciliter la collaboration entre plusieurs agents spécialisés. Les utilisateurs définissent des agents individuels avec des rôles distincts — tels que la récupération de données, l’analyse, la synthèse ou l’appel d’API externes — et les relient dans un flux de travail visuel. LiteSwarm gère la communication entre agents, le stockage mémoire persistant, la récupération d’erreurs et la journalisation. Il supporte l’intégration API, les extensions de code personnalisé et la surveillance en temps réel, permettant aux équipes de prototyper, tester et déployer des solutions multi-agents complexes sans overhead d'ingénierie important.

Le MARL Simulator est conçu pour faciliter le développement efficace et scalable d'algorithmes d'apprentissage par renforcement multi-agent (MARL). En utilisant le backend distribué de PyTorch, il permet aux utilisateurs d'exécuter un entraînement parallèle sur plusieurs GPU ou nœuds, réduisant significativement la durée des expériences. Le simulateur offre une interface environnementale modulaire qui supporte des scénarios de référence standard — tels que la navigation collaborative, le prédateur-préy, et le monde en grille — ainsi que des environnements personnalisés. Les agents peuvent utiliser divers protocoles de communication pour coordonner leurs actions, partager des observations et synchroniser des récompenses. Les espaces de récompense et d’observation configurables permettent un contrôle précis de la dynamique d'entraînement, tandis que des outils de journalisation et de visualisation intégrés fournissent des aperçus en temps réel des métriques de performance.

MASlite offre une API claire pour créer des classes d'agents, enregistrer des comportements et gérer la messagerie basée sur des événements entre agents. Il inclut un ordonnanceur pour gérer les tâches des agents, une modélisation d'environnement pour simuler les interactions, et un système de plugins pour étendre les fonctionnalités principales. Les développeurs peuvent rapidement prototyper des scénarios multi-agents en Python en définissant des méthodes de cycle de vie des agents, en connectant des agents via des canaux et en exécutant des simulations en mode sans tête ou en intégrant des outils de visualisation.

MCP Crew AI est un cadre axé sur les développeurs qui simplifie la création et la coordination d'agents IA basés sur GPT dans des équipes collaboratives. En définissant des rôles d'agents gestionnaire, travailleur et moniteur, il automatise la délégation, l'exécution et la supervision des tâches. Le package offre une prise en charge intégrée de l'API OpenAI, une architecture modulaire pour les plugins d'agents personnalisés et une CLI pour exécuter et surveiller votre équipe. MCP Crew AI accélère le développement de systèmes multi-agents, facilitant la création de flux de travail évolutifs, transparents et maintenables basés sur l'IA.

Multi Agent Simulation offre une API flexible pour définir des classes d'agents avec des capteurs, actionneurs et logiques de décision personnalisés. Les utilisateurs configurent des environnements avec des obstacles, des ressources et des protocoles de communication, puis exécutent des boucles de simulation en étapes ou en temps réel. La journalisation intégrée, la planification d'événements et l'intégration avec Matplotlib aident à suivre les états des agents et à visualiser les résultats. La conception modulaire permet une extension facile avec de nouveaux comportements, environnements et optimisations de performance, ce qui en fait une solution idéale pour la recherche académique, l'éducation et le prototypage de scénarios multi-agents.

Le Framework du Système Multi-Agent offre une structure modulaire pour construire et orchestrer plusieurs agents IA au sein d'applications Python. Il inclut un gestionnaire d'agents pour créer et superviser les agents, une colonne vertébrale de communication supportant divers protocoles (par exemple, passage de messages, diffusion d'événements), ainsi que des magasins de mémoire personnalisables pour la conservation des connaissances à long terme. Les développeurs peuvent définir des rôles d'agents distincts, attribuer des tâches spécialisées, et configurer des stratégies de coopération telles que la recherche de consensus ou le vote. Le cadre s'intègre parfaitement avec des modèles IA externes et des bases de connaissances, permettant aux agents de raisonner, apprendre, et s'adapter. Idéal pour les simulations distribuées, les grappes d'agents conversationnels, et les pipelines de décision automatisés, le système accélère la résolution de problèmes complexes en exploitant l'autonomie parallèle.

Multi-Agents fournit un environnement structuré où différents agents d'IA—tels que planificateurs, exécuteurs et critiques—collaborent pour résoudre des tâches en plusieurs étapes. L’agent planificateur décompose les objectifs globaux en sous-tâches, l’agent exécuteur interagit avec des API ou outils externes pour effectuer chaque étape, et l’agent critique examine les résultats pour leur précision et cohérence. Les modules de mémoire permettent aux agents de stocker le contexte à travers les interactions, tandis qu’un système de messagerie assure une communication fluide. Le cadre est extensible, permettant aux utilisateurs d’ajouter des rôles personnalisés, d’intégrer des outils propriétaires ou de remplacer les backends LLM pour des cas d’usage spécialisés.

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.

L'orchestration multi-agent d'IA permet aux équipes d'agents d'IA autonomes de travailler ensemble sur des objectifs prédéfinis ou dynamiques. Chaque agent peut être configuré avec des rôles, capacités et mémoires uniques, en interaction via un orchestrateur central. Le cadre s'intègre avec des fournisseurs LLM (par ex., OpenAI, Cohere), bases de données vectorielles (par ex., Pinecone, Weaviate), et outils personnalisés définis par l'utilisateur. Il supporte l'extension du comportement des agents, la surveillance en temps réel et la journalisation pour la traçabilité et le débogage. Idéal pour des flux de travail complexes comme la réponse multi-étapes, les pipelines de génération de contenu automatisée ou les systèmes de prise de décision distribuée, il accélère le développement en abstraisant la communication entre agents et en offrant une architecture modulaire pour expérimenter rapidement et déployer en production.

L'architecture multi-agents offre une plateforme évolutive et extensible pour définir, enregistrer et coordonner plusieurs agents IA travaillant ensemble sur un objectif commun. Elle inclut un courtier de messages, une gestion du cycle de vie, une création dynamique d'agents et des protocoles de communication personnalisables. Les développeurs peuvent créer des agents spécialisés (ex. récupérateurs de données, processeurs NLP, décideurs) et les intégrer dans le runtime principal pour gérer des tâches allant de l'agrégation de données aux flux de décisions autonomes. La conception modulaire du cadre supporte les extensions via plugins et s'intègre aux modèles ML ou API existants.

JADE est un framework d'agents basé sur Java qui permet aux développeurs de créer, déployer et gérer plusieurs agents logiciels autonomes dans des environnements distribués. Chaque agent fonctionne dans un conteneur, communique via le langage de communication d'agents conforme à FIPA (ACL) et peut enregistrer des services auprès d'un facilitateur de répertoire pour la découverte. Les agents exécutent des comportements prédéfinis ou des tâches dynamiques et peuvent migrer entre les conteneurs en utilisant l'invocation de méthode distante (RMI). JADE prend en charge la définition d'ontologies pour un contenu de message structuré et fournit des outils graphiques pour la surveillance de l'état des agents et des échanges de messages. Son architecture modulaire permet l'intégration avec des services externes, des bases de données et des interfaces REST, ce qui le rend adapté pour le développement de simulations, orchestrations IoT, systèmes de négociation, et plus encore. La extensibilité du framework et la conformité aux normes industrielles facilitent la mise en œuvre de systèmes multi-agents complexes.

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.

OpenAI Agent Swarm est un framework modulaire conçu pour rationaliser la coordination de plusieurs agents alimentés par GPT dans diverses tâches. Chaque agent fonctionne de manière indépendante avec des prompts et des définitions de rôles personnalisables, tandis que le cœur de Swarm gère le cycle de vie de l'agent, la transmission de messages et la planification des tâches. La plateforme inclut des outils pour définir des flux de travail complexes, surveiller les interactions des agents en temps réel et agréger les résultats dans des sorties cohérentes. En répartissant les charges de travail entre des agents spécialisés, les utilisateurs peuvent aborder des scénarios de résolution de problèmes complexes, de la génération de contenu à l'analyse de recherche, en passant par le débogage automatisé et le résumé de données. OpenAI Agent Swarm s'intègre parfaitement à l'API d'OpenAI, permettant aux développeurs de déployer rapidement des systèmes multi-agents sans construire d'infrastructure d'orchestration à partir de zéro.

VacuumWorld est une plateforme de simulation open-source conçue pour faciliter le développement et l'évaluation d'algorithmes d'apprentissage par renforcement multi-agents. Elle fournit des environnements basés sur une grille où des agents aspirateurs virtuels opèrent pour détecter et éliminer la saleté dans différents agencements personnalisables. Les utilisateurs peuvent ajuster des paramètres tels que la taille de la grille, la distribution de la saleté, le bruit de mouvement stochastique et les structures de récompense pour modéliser divers scénarios. Le cadre inclut un support intégré pour les protocoles de communication entre agents, des tableaux de visualisation en temps réel et des utilitaires de journalisation pour le suivi des performances. Avec des API Python simples, les chercheurs peuvent rapidement intégrer leurs algorithmes RL, comparer des stratégies coopératives ou compétitives, et réaliser des expériences reproductibles, rendant VacuumWorld idéal pour la recherche académique et l'enseignement.

SuperSwarm est conçu pour orchestrer des flux de travail pilotés par l'IA en exploitant plusieurs agents spécialisés qui communiquent et collaborent en temps réel. Il supporte la décomposition dynamique des tâches, où un agent contrôleur principal divise des objectifs complexes en sous-tâches et les assigne à des agents experts. Les agents peuvent partager le contexte, échanger des messages et adapter leur approche en fonction des résultats intermédiaires. La plateforme offre un tableau de bord basé sur le web, une API RESTful et une CLI pour le déploiement et la surveillance. Les développeurs peuvent définir des rôles personnalisés, configurer des topologies de swarm et intégrer des outils externes via des plugins. SuperSwarm se scale horizontalement en utilisant l'orchestration de conteneurs, garantissant une performance robuste sous des charges de travail importantes. Les journaux, métriques et visualisations aident à optimiser les interactions des agents, ce qui le rend adapté à des tâches comme la recherche avancée, l'automatisation du support client, la génération de code et la prise de décision.