Multi-Agent Systemsは、自律型エージェント間の相互作用を作成、制御、観察するための包括的なツールキットを提供します。開発者は、カスタムの意思決定ロジックを備えたエージェントクラスを定義し、リソースとルールを設定した複雑な環境を構築し、情報交換のための通信チャネルを実装できます。このフレームワークは、同期および非同期のスケジューリング、イベント駆動型の動作をサポートし、パフォーマンス指標のロギングを統合しています。ユーザーはコアモジュールを拡張したり、外部AIモデルを統合してエージェントの知能を向上させることが可能です。可視化ツールは、シミュレーションをリアルタイムまたは後処理でレンダリングし、出現する行動の分析やシステムパラメータの最適化に役立ちます。学術研究からプロトタイプの分散アプリケーションまで、Multi-Agent Systemsはエンドツーエンドのマルチエージェントシミュレーションを簡素化します。

Multi-Agent-AI-Dynamic-Interactionは、複数の自律型AIエージェントで構成されたシステムの設計、構成、および実行のための柔軟な環境を提供します。各エージェントには特定の役割、目的、および通信プロトコルを割り当てることができます。このフレームワークは、メッセージのパッシング、会話のコンテキスト、および逐次または並列の相互作用を管理します。OpenAI GPTや他のLLM API、カスタムモジュールとの統合をサポートしています。ユーザーはYAMLやPythonスクリプトを用いてシナリオを定義し、エージェントの詳細、ワークフローステップ、および停止条件を指定します。システムはすべてのインタラクションを記録し、デバッグや分析のために保持し、協力、交渉、意思決定、および複雑な問題解決の実験においてエージェントの動作を詳細に制御できます。