Jason-RL ajoute une couche d'apprentissage par renforcement au cadre multi-agent Jason, permettant aux agents AgentSpeak BDI d'apprendre des politiques de sélection d'actions via le feedback de récompense. Elle met en œuvre les algorithmes Q-learning et SARSA, supporte la configuration des paramètres d'apprentissage (taux d'apprentissage, facteur d'actualisation, stratégie d'exploration) et enregistre les métriques d'entraînement. En définissant des fonctions de récompense dans les plans d'agents et en exécutant des simulations, les développeurs peuvent observer l'amélioration des prises de décision des agents au fil du temps, s'adaptant à des environnements changeants sans coder manuellement les politiques.

LaVague est un framework open-source conçu pour créer et déployer rapidement et efficacement des agents web. Les utilisateurs peuvent créer divers agents qui automatisent des tâches dans des applications web, allant de la saisie de données à la récupération d'informations complètes. Le framework prend en charge l'intégration avec des modèles locaux, tels que Llama 3 8b, ce qui en fait un choix polyvalent pour les entreprises cherchant à améliorer leurs opérations avec une automatisation pilotée par l'IA. Avec LaVague, les développeurs peuvent adapter les agents pour s'adapter à des flux de travail spécifiques, améliorant ainsi la productivité et l'efficacité.

SwarmFlow permet aux développeurs d'instancier et de coordonner une flotte d'agents IA à l'aide de workflows configurables. Les agents peuvent échanger des messages de façon asynchrone, déléguer des sous-tâches et intégrer des plugins personnalisés pour une logique spécifique au domaine. Le framework gère la planification des tâches, l'agrégation des résultats et la gestion des erreurs, permettant aux utilisateurs de se concentrer sur la conception des comportements et des stratégies de collaboration des agents. L'architecture modulaire de SwarmFlow facilite la construction de pipelines complexes pour le brainstorming automatisé, le traitement de données et les systèmes d'aide à la décision, ce qui rend la prototypage, la montée en charge et la surveillance des applications multi-agents faciles.

GAMA Genstar Plugin ajoute des capacités d'IA générative à la plateforme GAMA via des connecteurs vers OpenAI, des LLM locaux, et des points de terminaison de modèles personnalisés. Les utilisateurs définissent des invites et des pipelines dans GAML pour générer des décisions d'agents, des descriptions d'environnement ou des paramètres de scénarios à la volée. Le plugin supporte les appels API synchrones et asynchrones, la mise en cache des réponses, et l'ajustement des paramètres. Il facilite l'intégration des modèles en langage naturel dans des simulations à grande échelle, réduisant la script manuelle et favorisant des comportements d'agents plus riches et adaptatifs.