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-Agent Systems fournit une boîte à outils complète pour créer, contrôler et observer les interactions entre agents autonomes. Les développeurs peuvent définir des classes d'agents avec une logique décisionnelle personnalisée, configurer des environnements complexes avec des ressources et des règles configurables, et mettre en œuvre des canaux de communication pour l'échange d'informations. Le framework prend en charge la planification synchrone et asynchrone, les comportements basés sur des événements, et intègre la journalisation pour les métriques de performance. Les utilisateurs peuvent étendre les modules de base ou intégrer des modèles d'IA externes pour améliorer l'intelligence des agents. Les outils de visualisation offrent une représentation en temps réel ou après exécution, pour analyser les comportements émergents et optimiser les paramètres du système. De la recherche académique aux prototypes d’applications distribuées, Multi-Agent Systems simplifie les simulations multi-agents de bout en bout.

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.

vagent_comm est un cadre client API qui simplifie l'échange de messages entre les applications Python et les agents VAgent AI. Il supporte l'authentification token sécurisée, la mise en forme JSON automatique et le transport dual via WebSocket et HTTP REST. Les développeurs peuvent établir des sessions, envoyer des textes ou des charges de données, gérer des réponses en flux continu et gérer les tentatives en cas d'erreur. L'interface asynchrone du library et la gestion intégrée des sessions permettent une intégration transparente dans des chatbots, des assistants virtuels et des flux de travail automatisés.

Ce dépôt implémente la communication émergente dans l'apprentissage par renforcement multi-agent avec PyTorch. Les utilisateurs peuvent configurer des réseaux neuronaux pour l'émetteur et le récepteur afin de jouer à des jeux référentiels ou à une navigation coopérative, encourageant les agents à développer un canal de communication discret ou continu. Il fournit des scripts pour l'entraînement, l'évaluation et la visualisation des protocoles appris, ainsi que des utilitaires pour la création d'environnements, le codage et le décodage des messages. Les chercheurs peuvent l'étendre avec des tâches personnalisées, modifier les architectures de réseau et analyser l'efficacité des protocoles, favorisant des expérimentations rapides dans la communication d'agents émergents.

MACL est un cadre Python modulaire conçu pour simplifier la création et l'orchestration de multiples agents IA. Il vous permet de définir des agents individuels avec des compétences personnalisées, de configurer des canaux de communication et de planifier des tâches sur un réseau d'agents. Les agents peuvent échanger des messages, négocier des responsabilités et s'adapter dynamiquement en fonction des données partagées. Avec une prise en charge intégrée des LLM populaires et un système de plugins pour extensibilité, MACL permet des flux de travail IA évolutifs et faciles à maintenir dans des domaines tels que l'automatisation du service client, les pipelines d'analyse de données et les environnements de simulation.

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.

Microsoft AutoGen a été conçu pour faciliter le développement complet d'agents IA autonomes en fournissant des composants modulaires pour la gestion de la mémoire, la planification des tâches, l'intégration d'outils et la communication. Les développeurs peuvent définir des outils personnalisés avec des schémas structurés et se connecter à des fournisseurs LLM majeurs comme OpenAI et Azure OpenAI. Le framework supporte l'orchestration d'un ou plusieurs agents, permettant des workflows collaboratifs où les agents coordonnent l'exécution de tâches complexes. Son architecture plug-and-play permet une extension facile avec de nouveaux magasins de mémoire, stratégies de planification et protocoles de communication. En abstraisant les détails d'intégration de bas niveau, AutoGen accélère la création de prototypes et le déploiement d'applications pilotées par IA dans des domaines tels que le support client, l'analyse de données et l'automatisation des processus.