Multi-Agent System fournit une boîte à outils légère mais puissante pour concevoir et exécuter des simulations multi-agent. Les utilisateurs peuvent créer des classes d’agents personnalisées pour encapsuler la logique de décision, définir des objets Environnement pour représenter les états et règles du monde, et configurer un moteur de simulation pour orchestrer les interactions. Le framework supporte des composants modulaires pour la journalisation, la collecte de métriques et la visualisation basique pour analyser le comportement des agents dans des environnements coopératifs ou adverses. Il convient au prototypage rapide de la robotique en essaim, de l’allocation de ressources et des expériences de contrôle décentralisé.

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.

AgentInteraction est un framework Python orienté développeur conçu pour simuler, coordonner et évaluer les interactions multi-agents en utilisant de grands modèles linguistiques. Il permet aux utilisateurs de définir des rôles d'agents distincts, de contrôler le flux de conversation via un gestionnaire central et d’intégrer tout fournisseur LLM via une API cohérente. Avec des fonctionnalités comme le routage des messages, la gestion du contexte et l’analyse des performances, AgentInteraction simplifie l’expérimentation avec des architectures d’agents collaboratifs ou compétitifs, facilitant le prototypage de scénarios complexes et la mesure du taux de réussite.

Agent Forge fournit une architecture modulaire pour définir, exécuter et coordonner des agents IA. Il offre des API intégrées pour l'orchestration des tâches, des modules de mémoire pour la conservation du contexte à long terme et un système de plugins pour intégrer des services externes (par exemple, LLMs, bases de données, API tiers). Les développeurs peuvent rapidement prototyper, tester et déployer des agents en production, en combinant des flux de travail complexes sans gérer une infrastructure de bas niveau.

Le dépôt du protocole Contract Net fournit une implémentation Java complète du protocole d’interaction FIPA Contract Net. Les développeurs peuvent créer des agents gestionnaires et contractants échangeant CFP (Call For Proposal), propositions, acceptations et rejets via des canaux de communication entre agents. Le code inclut des modules principaux pour la diffusion de tâches, la collecte d’offres, l’évaluation des propositions selon des critères personnalisables, l’attribution de contrats et la surveillance de l’état d’exécution. Il peut être intégré dans des frameworks multi-agents plus grands ou utilisé comme bibliothèque autonome pour la recherche, la planification industrielle ou la coordination robotique.

Multi-Agent-AI-Models-and-Path-Planning fournit une boîte à outils complète pour développer et tester des systèmes multi-agent combinés à des méthodes classiques et modernes de planification de trajectoire. Il inclut des implémentations d'algorithmes tels que A*, Dijkstra, RRT, et les champs de potentiel, ainsi que des modèles de comportement d'agents personnalisables. Le cadre dispose de modules de simulation et de visualisation, permettant une création facile de scénarios, une surveillance en temps réel et une analyse de performance. Conçu pour l'extensibilité, les utilisateurs peuvent ajouter de nouveaux algorithmes de planification ou modèles de décision d'agents pour évaluer la navigation collaborative et l'attribution de tâches dans des environnements complexes.