MARFT est un LLM basé sur Python, permettant des expériences reproductibles et la prototypage rapide de systèmes IA collaboratifs.

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.

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.

multiagent-golang fournit une approche structurée pour construire des systèmes multi-agents en Go. Il introduit une abstraction d'Agent où chaque agent peut être équipé de divers capteurs pour percevoir son environnement et d'actionneurs pour agir. Les agents s'exécutent simultanément en utilisant des goroutines et communiquent via des canaux de messagerie dédiés. Le framework comprend également une couche de simulation d'environnement pour gérer les événements, la gestion du cycle de vie des agents et le suivi des changements d'état. Les développeurs peuvent facilement étendre ou personnaliser les comportements des agents, configurer les paramètres de simulation et intégrer des modules pour la journalisation ou l'analyse. Il simplifie la création de simulations évolutives et concurrentes pour la recherche et le prototypage.

Evolving Agents fournit un cadre basé sur la programmation génétique pour construire et faire évoluer des agents d'IA modulaires. Les utilisateurs assemblent des architectures d'agents à partir de composants interchangeables, configurent des simulations d'environnement et des métriques de fitness, puis exécutent des cycles évolutifs pour générer automatiquement des comportements d'agents améliorés. La bibliothèque inclut des outils pour la mutation, le croisement, la gestion de population et le suivi de l'évolution, permettant aux chercheurs et développeurs de prototyper, tester et affiner des agents autonomes dans divers environnements simulés.

L'IntelligentMASPlatform est conçue pour accélérer le développement et le déploiement de systèmes multi-agents en proposant une architecture modulaire avec des couches séparées pour les agents, l'environnement et les services. Les agents communiquent en utilisant la messagerie ACL conforme à FIPA, permettant une négociation et une coordination dynamiques. La plateforme inclut un simulateur d'environnement polyvalent qui permet aux développeurs de modéliser des scénarios complexes, de planifier des tâches d'agents et de visualiser les interactions en temps réel via un tableau de bord intégré. Pour des comportements avancés, elle intègre des modules d'apprentissage par renforcement et supporte des plugins de comportements personnalisés. Les outils de déploiement permettent d'emballer les agents en applications autonomes ou en réseaux distribués. De plus, l'API de la plateforme facilite l'intégration avec des bases de données, des appareils IoT ou des services IA tiers, la rendant adaptée à la recherche, à l'automatisation industrielle et aux cas d'utilisation en villes intelligentes.

Aeiva est une plateforme orientée développeur qui permet de créer, déployer et évaluer des agents AI autonomes dans des environnements de simulation flexibles. Elle dispose d'un moteur basé sur des plugins pour la définition de l'environnement, d'API intuitives pour personnaliser les boucles de décision des agents, et de la collecte de métriques intégrée pour l'analyse de performance. Le framework supporte l'intégration avec OpenAI Gym, PyTorch et TensorFlow, ainsi qu'une interface web en temps réel pour la surveillance des simulations en direct. Les outils de benchmarking d'Aeiva permettent d'organiser des tournois d'agents, d'enregistrer les résultats et de visualiser le comportement des agents pour affiner les stratégies et accélérer la recherche en IA multi-agents.

AgentVerse est conçu pour faciliter la création d'architectures multi-agent en proposant un ensemble de modules réutilisables et d'abstractions. Les utilisateurs peuvent définir des classes d'agents uniques avec une logique de décision personnalisée, établir des canaux de communication pour le passage de messages, et simuler des conditions environnementales. La plateforme supporte des interactions synchrones et asynchrones entre agents, permettant des workflows complexes comme la négociation, la délégation de tâches et la résolution coopérative de problèmes. Avec la journalisation et la surveillance intégrées, les développeurs peuvent tracer les actions des agents et évaluer les métriques de performance. AgentVerse inclut également des modèles pour des cas d'utilisation courants comme l'exploration autonome, les simulations de trading et la génération de contenu collaborative. Son design modulable permet une intégration transparente des modèles ML externes, tels que les modèles linguistiques ou les algorithmes d'apprentissage par renforcement, offrant une flexibilité pour diverses applications pilotées par l'IA.