IoAは、複数のAIエージェントを統合したワークフロー内で定義、調整、実行するための柔軟なアーキテクチャを提供します。主要なコンポーネントには、ハイレベルな目標を分解するプランナー、特殊化されたエージェントにタスクを割り当てるエグゼキューター、コンテキスト管理のためのメモリモジュールがあります。外部APIやツールキットとの統合、リアルタイムモニタリング、カスタマイズ可能なスキルプラグインをサポートします。開発者は、既存のモジュールを組み合わせるか、カスタムロジックで拡張することで、自律アシスタントやカスタマーサポートボット、データ処理パイプラインを迅速に試作できます。

このリポジトリは、FIPA Contract Netインタラクションプロトコルの完全なJava実装を提供します。管理エージェントと契約エージェントを作成し、CFP（提案呼び出し）、提案、承認、拒否をエージェント通信チャネル経由で交換できます。主要モジュールには、タスクのブロードキャスト、入札収集、カスタマイズ可能な基準による提案評価、契約の授与、実行状況の監視が含まれ、研究シミュレーションや工業スケジューリング、ロボット協調に利用可能です。

JaCaMoは、マルチエージェントシステム（MAS）の設計と実行のための統一環境を提供し、3つのコアコンポーネントを統合しています。BDIベースのエージェント用のJasonエージェントプログラミング言語、アーティファクトベースの環境モデル用のCArtAgO、そして組織構造や役割を指定するMoiseです。開発者は、エージェントの計画を書き、操作を持つアーティファクトを定義し、規範的フレームワークでエージェントグループを組織できます。システムには、MASの相互作用のシミュレーション、デバッグ、ビジュアライゼーションのツールが含まれています。分散実行、アーティファクトリポジトリ、および柔軟なメッセージングをサポートし、JaCaMoは群知能、共同ロボット工学、分散意思決定などの分野での迅速な試作と研究を可能にします。そのモジュール式設計により、学術および産業プロジェクトでのスケーラビリティと拡張性が保証されます。

FMAS（Flexible Multi-Agent System）は、オープンソースのPythonライブラリで、多エージェントシミュレーションの構築、実行、可視化を行うことができます。カスタムの意思決定ロジックを持つエージェントを定義し、環境モデルを設定し、通信チャネルを設置してスケーラブルなシミュレーションを実行できます。FMASはエージェントの状態監視、インタラクションのデバッグ、結果のエクスポートのためのフックを提供します。そのモジュール化されたアーキテクチャは、可視化、メトリクス収集、および外部データソースとの連携のためのプラグインをサポートし、研究、教育、そして自律システムの実用的なプロトタイプに最適です。

OpenAgentSpecは、AIエージェントのための包括的なJSONスキーマ、APIインターフェース、プロトコルガイドラインを定めています。登録、能力宣言、メッセージ形式、イベントハンドリング、メモリ管理、拡張メカニズムをカバーします。規格に従うことで、組織は信頼できる通信を行うエージェントを作り出し、統合努力を削減し、高い再利用性を持つ相互運用可能なAIコンポーネントのエコシステムを促進できます。