uAgents est un framework JavaScript modulaire qui permet aux développeurs de construire des agents IA autonomes et décentralisés capables de découvrir des pairs, d’échanger des messages, de collaborer sur des tâches et de s’adapter par l’apprentissage. Les agents communiquent via des protocoles de gossip basés sur libp2p, enregistrent des capacités via des registres on-chain et négocient des accords de niveau de service à l’aide de smart contracts. La bibliothèque centrale gère les événements du cycle de vie des agents, le routage des messages et les comportements extensibles tels que l'apprentissage par renforcement et l'allocation de tâches basée sur le marché. Grâce à des plugins personnalisables, uAgents peut s’intégrer au ledger de Fetch.ai, aux API externes et aux réseaux d’oracles, permettant aux agents d’effectuer des actions du monde réel, de collecter des données et de prendre des décisions dans des environnements distribués sans orchestration centralisée.

ADK-Golang est un kit de développement d'agents open-source pour l'écosystème Go. Il fournit un cadre modulaire pour enregistrer et gérer des outils (API, bases de données, services externes), créer des modèles d'invite dynamiques et maintenir la mémoire de conversation pour des interactions multisessions. Avec des modèles d'orchestration intégrés et un support de journalisation, les développeurs peuvent facilement configurer, tester et déployer des agents IA qui effectuent des tâches telles que la récupération de données, les flux de travail automatisés et la conversation contextuelle. ADK-Golang abstrait les appels d'API de bas niveau et simplifie le cycle de vie complet de l'agent — de l'initialisation et de la planification à l'exécution et à la gestion des réponses — entièrement en Go.

Agent-Oriented Architecture (AOA) est un cadre robuste qui équipe les développeurs d'outils pour construire et maintenir des systèmes multi-agents intelligents. Les agents encapsulent l'état, les comportements et les modèles d'interaction, communiquant via un bus de messages asynchrone. AOA comprend des modules pour l'enregistrement, la découverte et la mise en correspondance des agents, permettant une composition dynamique de services. La modélisation du comportement prend en charge les machines à états finis, la planification axée sur les objectifs et les déclencheurs basés sur les événements. Le cadre gère les événements du cycle de vie des agents tels que la création, la suspension, la migration et la terminaison. La surveillance intégrée et la journalisation facilitent l'optimisation des performances et le débogage. La couche de transport adaptable d'AOA prend en charge TCP, HTTP et des protocoles personnalisés, la rendant adaptable aux déploiements sur site, dans le cloud ou en edge. L'intégration avec des bibliothèques populaires assure une intégration transparente des données et des modèles d'IA.

Le framework Besser Agentic offre une boîte à outils modulaire pour définir, coordonner et faire évoluer des agents IA. Il permet de configurer le comportement des agents, d’intégrer des outils et APIs externes, de gérer la mémoire et l’état des agents, et de surveiller l'exécution. Basé sur Python, il supporte des interfaces de plugin extensibles, la collaboration multi-agent et une journalisation intégrée. Les développeurs peuvent rapidement prototyper et déployer des agents pour des tâches telles que l'extraction de données, la recherche automatisée et les assistants conversationnels, le tout dans un cadre unifié.

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.

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.

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.

Skeernir est un cadre open-source d'agents IA conçu pour accélérer le développement d'agents maître marionnette pour l'automatisation de jeux et l'orchestration de processus. Le projet comprend un modèle de base, des API principales et des modules d'exemple illustrant comment connecter la logique de l'agent aux environnements cibles, que ce soit pour simuler des parties ou contrôler des tâches du système d'exploitation. Son architecture extensible permet aux utilisateurs de mettre en œuvre des stratégies de prise de décision personnalisées, d'intégrer des modèles d'apprentissage automatique et de gérer le cycle de vie des agents sur Windows, Linux et macOS. Avec une journalisation intégrée et un support de configuration, Skeernir facilite les tests, le débogage et le déploiement d'agents IA autonomes.

Eunomia utilise une approche axée sur la configuration pour orchestrer des agents AI. Via YAML, les utilisateurs définissent les rôles de l'agent, les modèles d'invite, les intégrations d'outils, les stocks de mémoire et la logique de branchement. Le cadre supporte des outils synchrones/asynchrones, la génération augmentée par récupération et l'invocation de chaîne de pensée. Un système de plugins extensible permet des outils personnalisés, des backend de mémoire et des intégrations de journalisation. La CLI d'Eunomia crée la structure du projet, valide les configs et exécute les agents localement ou dans des environnements cloud. Cela permet aux équipes de rapidement prototyper, itérer sur les flux de conversation et maintenir des solutions d'agents sans développement personnalisé lourd.

Java Action Generic est une bibliothèque légère et modulaire qui permet aux développeurs d'implémenter des comportements d'agents autonomes en Java en définissant des actions génériques. Les actions sont des unités de travail paramétrables que les agents peuvent exécuter, planifier et assembler à l'exécution. Le framework offre une interface cohérente pour les actions, permettant aux développeurs de créer des actions personnalisées, gérer les paramètres des actions et s'intégrer à la gestion du cycle de vie des agents LightJason. Avec le support pour l'exécution basée sur les événements et la concurrence, les agents peuvent réaliser des tâches telles que la prise de décision dynamique, l'interaction avec des services externes et l'orchestration de comportements complexes. La bibliothèque favorise la réutilisabilité et une conception modulaire, adaptée à la recherche, aux simulations, à l'IoT et aux applications d'IA de jeux sur toutes plateformes supportant la JVM.

Les systèmes multi-agent sont conçus pour simplifier la création, la configuration et l'exécution d'architectures décentralisées basées sur les agents. Les développeurs peuvent définir les comportements des agents, les ontologies de communication et les descriptions de services dans des classes Java. Le framework gère la mise en place des conteneurs, le transport des messages et la gestion du cycle de vie des agents. Basé sur des protocoles FIPA standards, il supporte la négociation peer-to-peer, la planification collaborative et l'extension modulaire. Les utilisateurs peuvent exécuter, surveiller et déboguer des scénarios multi-agents sur une seule machine ou sur des hôtes connectés, ce qui en fait une solution idéale pour la recherche, l'éducation et les déploiements à petite échelle.