MASliteは、エージェントクラスを作成し、動作を登録し、エージェント間のイベント駆動型メッセージングを処理するための明確なAPIを提供します。エージェントのタスクを管理するスケジューラー、相互作用をシミュレートするための環境モデル、およびコア機能を拡張するプラグインシステムを含みます。開発者は、エージェントのライフサイクルメソッドを定義し、チャネルを介してエージェントを接続し、ヘッドレスモードでシミュレーションを実行するか、可視化ツールと統合して迅速にマルチエージェントシナリオをプロトタイピングできます。

マルチエージェントアーキテクチャは、共有目標に向けて協働する複数のAIエージェントを定義、登録、調整するための拡張性が高くスケーラブルなプラットフォームを提供します。メッセージブローカー、ライフサイクル管理、動的エージェント生成、カスタマイズ可能な通信プロトコルを含みます。開発者は、データフェッチャー、NLPプロセッサー、意思決定者などの専門的なエージェントを構築し、コアランタイムにプラグインとして組み込むことで、データ集約や自律的な意思決定ワークフローなどのタスクに対応できます。モジュラー設計によりプラグイン拡張が可能で、既存のMLモデルやAPIとも連携します。

JADEはJavaベースのエージェントフレームワークで、開発者は分散環境で複数の自律ソフトウェアエージェントを作成、展開、管理できます。各エージェントはコンテナ内で動作し、FIPA準拠のエージェント通信言語（ACL）を介して通信し、ディレクトリフェシリテーターにサービスを登録して発見可能です。エージェントは事前定義された行動または動的なタスクを実行し、リモートメソッド呼び出し（RMI）を使用してコンテナ間を移動できます。JADEは構造化メッセージのためのオントロジー定義をサポートし、エージェントの状態やメッセージ交換を監視するためのグラフィカルツールを提供します。そのモジュール式アーキテクチャにより、外部サービス、データベース、RESTインターフェースとの統合が容易であり、シミュレーション、IoTオーケストレーション、交渉システムなどの開発に適しています。フレームワークの拡張性と業界標準への準拠により、複雑なマルチエージェントシステムの実装を促進します。

OpenAI Agent Swarmは、多様なタスクにわたって複数のGPT搭載エージェントの調整を合理化するモジュール式フレームワークです。各エージェントは独立して動作し、カスタマイズ可能なプロンプトと役割定義を持っています。一方、Swarmコアはエージェントのライフサイクル、メッセージの伝達、タスクのスケジューリングを管理します。複雑なワークフローの定義、リアルタイムでのエージェントの監視、結果の整合性のある出力への集約などのツールも含まれています。専門的なエージェント間で負荷を分散することで、コンテンツ生成、研究分析、自動デバッグ、データ要約など、複雑な問題解決シナリオに取り組むことが可能です。OpenAI APIとシームレスに統合されており、開発者が迅速にマルチエージェントシステムを展開できるようになっています。

Skeernirは、ゲームの自動化とプロセスの調整のためのパペットマスターエージェントの開発を加速させるオープンソースのAIエージェントフレームワークです。このプロジェクトには、基本テンプレート、コアAPI、およびターゲット環境へのエージェントロジックの接続方法を示すサンプルモジュールが含まれています。シミュレートされたゲームプレイやOSタスクの制御に利用でき、その拡張可能なアーキテクチャにより、ユーザーはカスタム意思決定戦略の実装や機械学習モデルのプラグイン、Windows、Linux、macOSでのエージェントのライフサイクル管理が可能です。内蔵のロギングと設定サポートにより、Skeernirは自律型AIエージェントのテスト、デバッグ、および展開を効率化します。

Amonは、多段階のタスクを人間の介入なしで実行する自律型AIエージェントを構築するためのプラットフォームとフレームワークです。ユーザーはシンプルな設定ファイルや直感的なUIを通じてエージェントの動作、データソース、インテグレーションを定義します。Amonのランタイムはエージェントのライフサイクル管理、エラー処理、再試行ロジックを行います。リアルタイムの監視、ログ記録、クラウドやオンプレミス環境でのスケーリングをサポートし、顧客サポート、データ処理、コードレビューなどの自動化に最適です。

Eunomiaは、設定優先のアプローチを用いてAIエージェントをオーケストレーションします。YAMLを通じて、ユーザーはエージェントの役割、プロンプトテンプレート、ツールの統合、メモリストア、分岐ロジックを定義します。このフレームワークは、同期/非同期ツール、リトリーバル強化生成、思考のチェーンをサポートします。拡張可能なプラグインシステムにより、カスタムツール、メモリバックエンド、ログの統合が可能です。EunomiaのCLIは、プロジェクトのスキャフォールディング、設定の検証、ローカルまたはクラウド環境でのエージェントの実行を行います。これにより、チームは会話ワークフローの迅速なプロトタイピング、反復、エージェントソリューションのメンテナンスを簡単に行えます。

Java Action Genericは、Javaで自律エージェントの行動を実装できる軽量でモジュール式のライブラリです。アクションは、エージェントが実行、スケジュール、ランタイムに組み合わせることができるパラメータ化された作業単位です。フレームワークは、一貫したアクションインターフェースを提供し、カスタムアクションの作成、アクションパラメータの処理、およびLightJasonのエージェントライフサイクル管理と統合を可能にします。イベント駆動の実行と並行性に対応しており、エージェントは動的意思決定、外部サービスとのインタラクション、複雑な行動の調整などのタスクを実行できます。このライブラリは、再利用性とモジュール設計を促進し、研究、シミュレーション、IoT、ゲームAIアプリケーションに適しています。

マルチエージェントシステムは、分散エージェントベースのアーキテクチャの作成、設定、および実行を容易にするために設計されています。開発者は、エージェントの動作、通信オントロジー、およびサービスの記述をJavaクラス内で定義できます。フレームワークは、コンテナの設定、メッセージの送受信、およびライフサイクル管理を処理します。標準のFIPAプロトコルに基づいており、ピアツーピア交渉、協力的計画、モジュール拡張をサポートします。ユーザーは、シングルマシンまたはネットワーク上のホスト間でマルチエージェントシナリオを実行、監視、デバッグでき、研究、教育、小規模展開に最適です。

uAgentsは、開発者が自律的で分散型のAIエージェントを構築するためのモジュール式のJavaScriptフレームワークです。これらのエージェントは、ピアを発見し、メッセージを交換し、タスク上で協力し、学習を通じて適応します。エージェントはlibp2pベースのゴシッププロトコルを用いて通信し、オンチェーンのレジストリを通じて能力を登録し、スマートコントラクトを用いてサービスレベル合意を交渉します。コアライブラリは、エージェントのライフサイクルイベント、メッセージルーティング、強化学習や市場駆動のタスク割り当てなどの拡張可能な動作を処理します。カスタマイズ可能なプラグインにより、uAgentsはFetch.aiの台帳、外部API、オラクルネットワークと連携し、リアルワールドのアクション、データ取得、分散環境での意思決定を可能にします。

ADK-Golangは、Goエコシステム用のオープンソースのエージェント開発キットです。モジュール化されたフレームワークで、ツール（API、データベース、外部サービス）の登録と管理、動的なプロンプトテンプレートの作成、多ターンの対話のための会話メモリを維持します。組み込みのオーケストレーションパターンとロギング機能で、データ取得や自動化ワークフロー、文脈に基づくチャットなどのタスクを行うAIエージェントの設定、テスト、展開を容易にします。ADK-Golangは低レベルのAPI呼び出しを抽象化し、初期化から計画、実行、応答処理まで、エンドツーエンドのエージェントライフサイクルをGoだけで完結させます。

Agent Control Planeは、設計、オーケストレーション、大規模運用のための中央コントロールプレーンを提供します。開発者は宣言的定義によりエージェントの動作を設定し、外部サービスやAPIをツールとして統合、複数ステップのワークフローを連係させることができます。DockerやKubernetesでのコンテナ化展開に対応し、ウェブベースのダッシュボードを通じてリアルタイムの監視やロギング、メトリクス追跡を行います。CLIとREST APIは自動化をサポートし、スムーズな反復、バージョン管理、構成のロールバックを可能にします。拡張性の高いプラグインアーキテクチャとスケーラビリティにより、Agent Control Planeはローカルテストから企業規模の本番環境までAIエージェントのライフサイクルを加速します。

エージェント指向アーキテクチャ（AOA）は、開発者に知能的なマルチエージェントシステムの構築と維持のツールを提供する堅牢なフレームワークです。エージェントは状態、動作、および相互作用パターンをカプセル化し、非同期メッセージバスを通じて通信します。AOAには、エージェントの登録、探索、およびマッチングのモジュールが含まれ、動的なサービス構成を可能にします。動作モデリングは、有限状態機械、ゴール駆動型計画、イベント駆動トリガーをサポートします。フレームワークは、作成、停止、移行、終了などのエージェントのライフサイクルイベントを処理します。内蔵の監視とログ記録により、パフォーマンスの調整とデバッグが容易になります。AOAのプラガブルなトランスポート層は、TCP、HTTP、カスタムプロトコルをサポートし、オンプレミス、クラウド、エッジ展開に適応可能です。一般的なライブラリとの統合により、シームレスなデータ処理とAIモデルの統合を実現します。

Besser Agentic Frameworkは、AIエージェントの定義、調整、スケーリングのためのモジュール式ツールキットを提供します。エージェントの挙動設定、外部ツールおよびAPIの統合、メモリと状態の管理、実行監視を行えます。Pythonを基盤とし、拡張可能なプラグインインターフェース、多エージェントコラボレーション、組み込みログ記録をサポートします。開発者はデータ抽出、自動研究、会話アシスタントなどのタスクに迅速にプロトタイプ作成と展開が可能です。