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.

MAGAIL implémente une extension multi-agent de l'apprentissage par imitation adversariale générative, permettant à des groupes d'agents d'apprendre des comportements coordonnés à partir de démonstrations d'experts. Construit en Python avec support pour PyTorch (ou variantes TensorFlow), MAGAIL se compose de modules de politiques (générateur) et de discriminateurs, entraînés en boucle antagoniste. Les agents génèrent des trajectoires dans des environnements tels que OpenAI Multi-Agent Particle Environment ou PettingZoo, que le discriminateur utilise pour évaluer leur authenticité par rapport aux données d'experts. Par des mises à jour itératives, les réseaux de politiques convergent vers des stratégies proches de celles des experts sans fonctions de récompense explicites. La conception modulaire de MAGAIL permet de personnaliser les architectures de réseau, l’ingestion de données d’experts, l’intégration avec l’environnement et les hyperparamètres d'entraînement. De plus, la journalisation intégrée et la visualisation avec TensorBoard facilitent la surveillance et l’analyse des progrès d'apprentissage multi-agent et des comparateurs de performance.

Open ACN est une solution robuste de plateformes et frameworks IA conçue pour construire des systèmes multi-agents décentralisés. Il propose une suite de protocoles de consensus adaptés à la coopération des agents, garantissant une prise de décision fiable à travers des nœuds géodistribués. Le framework inclut des couches de communication modulaires, des plugins de stratégie personnalisables et un environnement de simulation intégré pour des tests de bout en bout. Les développeurs peuvent définir les comportements des agents, déployer sur Linux, macOS, Windows ou Docker, et utiliser des outils de journalisation et de surveillance en temps réel. En fournissant des API extensibles et une intégration transparente avec des modèles d'apprentissage automatique existants, Open ACN simplifie les tâches complexes d'orchestration, favorise des réseaux autonomes interopérables et résilients adaptés aux applications en robotique, automatisation de la chaîne d'approvisionnement, finance décentralisée et IoT.

AgentForge fournit un environnement structuré pour définir, combiner et orchestrer des compétences IA individuelles en agents autonomes cohésifs. Il supporte la mémoire de conversation pour la rétention de contexte, l'intégration de plugins pour services externes, la communication multi-agent, la planification des tâches et la gestion des erreurs. Les développeurs peuvent configurer des gestionnaires de compétences personnalisés, utiliser des modules intégrés pour la compréhension du langage naturel et s'intégrer avec des LLM populaires comme la série GPT d'OpenAI. La conception modulaire d'AgentForge accélère les cycles de développement, facilite les tests et simplifie le déploiement de chatbots, d'assistants virtuels, d'agents d'analyse de données et de robots d'automatisation spécifiques à un domaine.

La plateforme Isaree est conçue pour rationaliser le développement et le déploiement d'agents IA. Elle offre, au cœur, une architecture unifiée pour créer des agents autonomes capables de conversation, de prise de décision et de collaboration. Les développeurs peuvent définir plusieurs agents avec des rôles personnalisés, exploiter la récupération de mémoire basée sur des vecteurs et intégrer des sources de données externes via des modules extensibles. La plateforme inclut un SDK Python et une API REST pour une interaction transparente, supporte le streaming en temps réel des réponses et offre une journalisation et des métriques intégrées. Sa configuration flexible permet une mise à l’échelle dans différents environnements avec Docker ou des services cloud. Que ce soit pour construire des chatbots avec contexte persistants, automatiser des workflows multi-étapes ou orchestrer des assistants de recherche, la plateforme Isaree offre extensibilité et fiabilité pour des solutions IA de niveau entreprise.

autogen_multiagent offre une manière structurée d'instancier, configurer et coordonner plusieurs agents IA en Python. Il propose la création dynamique d'agents, des canaux de messagerie entre agents, la planification de tâches, des boucles d'exécution et des utilitaires de surveillance. En s'intégrant parfaitement avec l'API OpenAI, il permet d'assigner des rôles spécialisés—comme planificateur, exécutant, résumé—à chaque agent et d'orchestrer leurs interactions. Ce framework est idéal pour des scénarios nécessitant des workflows IA modulaires et évolutifs, tels que l'analyse automatisée de documents, l'orchestration du support client, et la génération de code multi-étapes.

Halite II est un cadre open-source pour défis qui organise des matchs stratégiques au tour par tour entre bots écrits par l'utilisateur. Chaque tour, les agents reçoivent un état de la carte, émettent des commandes de déplacement et d'attaque, et concourent pour contrôler le plus de territoire. La plateforme inclut un serveur de jeu, un analyseur de carte et un outil de visualisation. Les développeurs peuvent tester localement, affiner leurs heuristiques, optimiser la performance sous contrainte de temps et soumettre leur bot à un tableau de classement en ligne. Le système supporte l'amélioration itérative des bots, la coopération multi-agents et la recherche de stratégies dans un environnement standardisé.

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.

Shepherding est un cadre de simulation open-source conçu pour les chercheurs et développeurs en apprentissage par renforcement afin d'étudier et d'implémenter des tâches de bergerie multi-agents. Il fournit un environnement compatible Gym où les agents peuvent apprendre à effectuer des comportements tels que faire le tour, collecter et disperser des groupes cibles dans des espaces continus ou discrets. Le cadre comprend des fonctions modulaires pour le façonnage de récompenses, la paramétrisation de l'environnement et des utilitaires de journalisation pour surveiller les performances d'entraînement. Les utilisateurs peuvent définir des obstacles, des populations d'agents dynamiques et des politiques personnalisées en utilisant TensorFlow ou PyTorch. Les scripts de visualisation génèrent des tracés de trajectoires et des enregistrements vidéo des interactions des agents. La conception modulaire de Shepherding permet une intégration transparente avec les bibliothèques RL existantes, facilitant la reproductibilité des expériences, le benchmarking de stratégies de coordination innovantes et le prototypage rapide de solutions de bergerie basées sur l'IA.