このリポジトリは、JADEフレームワーク上に構築されたエージェント間の双方向通信のハンズオンデモを提供します。エージェントのセットアップ、FIPA-ACL準拠のメッセージ作成、非同期動作の処理を示すJavaクラスの例を含みます。開発者は、エージェントAがREQUESTを送信し、エージェントBがリクエストを処理し、INFORMメッセージを返す様子を学習できます。コードは、エージェントのDIrectory Facilitatorへの登録、循環型と一回限りの行動の使用、メッセージテンプレートによるメッセージのフィルタリング、会話シーケンスのログ記録を示しています。これは、マルチエージェント間の交換、カスタムプロトコルの試作、JADEエージェントをより大規模な分散AIシステムに統合するための理想的な出発点です。

AgentMeshは、各エージェントが特定のタスクやドメインに焦点を当てたAIエージェントのネットワークを作成するためのモジュール式インフラストラクチャを提供します。エージェントは動的に検出・登録でき、非同期でメッセージを交換し、設定可能なルーティングルールに従います。フレームワークはリトライ、フォールバック、エラー回復を処理し、データ処理、意思決定支援、会話利用ケースのためのマルチエージェントパイプラインを可能にします。既存のLLMやカスタムモデルと簡単なプラグインインターフェースで容易に統合できます。

Fetch.aiのAutonomous Economic Agents (AEA)フレームワークは、分散型環境で交渉、取引、協力できるモジュール式の自律エージェントを作成するためのオープンソースのPython SDKおよびCLIツールセットです。エージェントプロジェクト生成のためのスキャフォールディングコマンド、プロトコルとスキルのテンプレート、EthereumやCosmosなどの複数台帳と連携するコネクションモジュール、コントラクトインターフェース、行動・意思決定コンポーネント、テスト・シミュレーションツール、Open Economic Frameworkネットワーク上にエージェントを配布する公開メカニズムを含みます。開発者は、そのモジュラーアーキテクチャを活用して、DeFi取引、データマーケット、IoTコーディネーション、サプライチェーン自動化のためのデジタルワーカーの高速プロトタイピングを行います。

このプロジェクトは、JADE（Java Agent DEvelopment）フレームワークを使用してマルチエージェント環境を構築します。エージェントはプラットフォームのAMSとDFに登録し、ACLメッセージを交換し、循環、ワンショット、FSMなどのビヘイビアを実行します。例のシナリオには、購入者と売り手の交渉、契約ネットプロトコル、タスク配分が含まれます。GUIエージェントコンテナは、ランタイム中のエージェントの状態とメッセージの流れを監視するのに役立ちます。

MultiAgentesは、環境とエージェントを定義するためのモジュラーアーキテクチャを提供し、同期および非同期のマルチエージェント間の相互作用をサポートします。環境とエージェントの基本クラス、協力および競争タスクの事前定義されたシナリオ、報酬関数のカスタマイズツール、エージェント間の通信と観察共有のAPIを含みます。ビジュアリゼーションツールはエージェントの行動をリアルタイムで監視可能にし、ロギングモジュールはパフォーマンスメトリクスの記録と分析を行います。このフレームワークはGym互換の強化学習ライブラリとシームレスに統合されており、既存のアルゴリズムを用いてエージェントの訓練が可能です。MultiAgentesは拡張性を念頭に設計されており、新しい環境テンプレート、エージェントタイプ、通信プロトコルを追加して多様な研究や教育用途に対応できます。