MACLは、複数のAIエージェントの作成と調整を簡素化するためのモジュラーPythonフレームワークです。個々のエージェントにカスタムスキルを定義し、通信チャネルを設定し、エージェットネットワーク全体のタスクをスケジュールできます。エージェントはメッセージを交換し、責任を交渉し、共有データに基づいて動的に適応できます。人気のLLMのサポートや拡張性のためのプラグインシステムも備えており、顧客サービスの自動化、データ分析パイプライン、シミュレーション環境などの分野でスケーラブルかつ維持可能なAIワークフローを実現します。

multi_agent_celarは、模擬環境内で複数のインテリジェントエージェント間の出現言語によるコミュニケーションを可能にするモジュラーAIプラットフォームとして設計されています。ユーザーはポリシーファイルを通じてエージェントの挙動を定義し、環境パラメータを設定し、エージェントが自らの通信プロトコルを進化させて協力タスクを解決する協調トレーニングを開始できます。このフレームワークには、評価スクリプト、可視化ツール、およびスケーラブルな実験のサポートが含まれており、多エージェントコラボレーション、出現言語、意思決定プロセスに関する研究に最適です。

Agent-Babaは、特定のタスクに合わせて自律型AIエージェントを作成・管理するための包括的なツールキットを提供します。拡張可能なプラグインアーキテクチャ、会話のコンテキストを保持するメモリシステム、およびシーケンシャルなタスク遂行のためのワークフロー自動化を特徴としています。ウェブスクレーパー、データベース、カスタムAPIなどのツールをエージェントに統合可能です。フレームワークは、宣言型のYAMLやJSONスキーマを通じて設定を簡素化し、マルチエージェントの協調作業をサポートし、エージェントのパフォーマンスとログを追跡するダッシュボードを提供して、反復的な改善とさまざまな環境へのシームレスなデプロイを可能にします。

Agent-FLANは、タスクを計画役と実行役に分割することで、高度なAIエージェント駆動型アプリケーションの作成を簡素化するように設計されています。ユーザーは、入力形式、ツールインターフェース、通信プロトコルなどを指定して、設定ファイルを通じてエージェントの動作とワークフローを定義します。計画エージェントは高レベルのタスク計画を生成し、実行エージェントはAPI呼び出し、データ処理、大規模言語モデルによるコンテンツ生成などの具体的な操作を行います。Agent-FLANのモジュール式アーキテクチャは、プラグアンドプレイのツールアダプター、カスタムプロンプトテンプレート、リアルタイム監視ダッシュボードをサポートします。OpenAI、Anthropic、Hugging Faceなどの人気LLM提供者とシームレスに連携し、開発者は自動研究アシスタント、動的コンテンツ生成パイプライン、企業プロセスの自動化などのシナリオ向けに迅速にプロトタイプ作成、テスト、および展開できます。

Agentic-Systemsは、エージェント、ツール、メモリコンポーネントからなるモジュール式アーキテクチャを提供し、洗練された自律型AIアプリケーションの開発を合理化します。開発者は、外部APIや内部関数をカプセル化するカスタムツールを定義でき、メモリモジュールはエージェントの反復間でコンテキスト情報を保持します。内蔵されたオーケストレーションエンジンはタスクをスケジュールし、依存関係を解決し、マルチエージェントの相互作用を管理します。エージェントロジックと実行の詳細を切り離すことで、迅速な実験、拡張性、エージェントの行動の粒度細かな制御を可能にします。研究助手のプロトタイピング、データパイプラインの自動化、意思決定支援エージェントの展開など、Agentic-SystemsはエンドツーエンドのAIソリューション開発を加速するための抽象化とテンプレートを提供します。

Agentic Shared Memoryは、AI駆動のマルチエージェント環境においてコンテキストデータを管理する強力なソリューションを提供します。ベクトル埋め込みと効率的なデータ構造を活用して、エージェントの観察、決定、状態遷移を保存し、シームレスなコンテキストの検索と更新を可能にします。エージェントは共有メモリをクエリして過去のやり取りやグローバルな知識にアクセスでき、一貫性のある動作と協力的な問題解決を促進します。このライブラリは、LangChainやその他のフレームワークとのプラグアンドプレイの統合をサポートし、カスタマイズ可能な保持戦略、コンテキストウィンドウ、検索機能を提供します。メモリ管理を抽象化することで、開発者はエージェントのロジックに集中でき、分散または集中型展開においてもスケーラブルで一貫したメモリ処理を保証します。これにより、システムの全体パフォーマンスが向上し、冗長な計算が削減され、時間とともにエージェントの知能が向上します。

AIエージェント議論AutoGenチュートリアルは、構造化された議論に従事する複数のAIエージェントを調整するための段階的なフレームワークを提供します。LangChainのAutoGenモジュールを利用してメッセージング、ツールの実行、議論の解決を調整します。ユーザーはテンプレートをカスタマイズし、議論のパラメータを設定し、各ラウンドの詳細なログと要約を閲覧可能です。モデルの意見を評価する研究者やAI協力をデモンストレーションする教育者に最適で、このチュートリアルはPythonでのエンドツーエンドの議論調整用の再利用可能なコードコンポーネントを提供します。

AWS Bedrock Multi-Agent Blueprintは、AWS Bedrock上にマルチエージェントアーキテクチャを実装するためのモジュール式フレームワークを提供します。共有メッセージキューを用いて協調する、プランナー、リサーチャー、エグゼキューター、エバリュエーターなどのエージェントの役割を定義するサンプルコードを含みます。各エージェントはカスタムプロンプトを用いて異なるBedrockモデルを呼び出し、中間出力を次のエージェントに渡せます。ビルトインのCloudWatchロギングやエラー処理パターン、同期・非同期実行のサポートを通じ、モデル選択やバッチ処理の管理、end-to-endのオーケストレーションの方法を示します。開発者はリポジトリをクローンし、AWS IAMロールとBedrockエンドポイントを設定し、CloudFormationやCDKを用いて展開します。オープンソース設計により、役割の拡張やエージェントのスケール、S3やLambda、Step Functionsとの連携も可能です。

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。

Swarms Worldは、マルチエージェントシステムの設計のための統一インタフェースを提供し、ユーザーは役割、通信プロトコル、ワークフローを視覚的またはコードで定義できます。エージェントはリアルタイムで協力、サブタスクの委譲、結果の集約が可能です。このプラットフォームは、オンプレミス、クラウド、エッジ展開をサポートし、ロギング、パフォーマンス測定、自動スケーリングが内蔵されています。分散型マーケットプレイスを通じて、ユーザーはエージェントモジュールを探し、共有し、収益化できます。人気のLLM、API、カスタムモデルに対応し、Swarms Worldは堅牢な企業向けAI自動化の開発を加速します。

DSpy Agentsは、自律型AIエージェントの作成を簡素化するオープンソースのPythonツールキットです。モジュール式のアーキテクチャを採用し、ウェブスクレイピング、ドキュメント分析、データベースクエリ、言語モデル（OpenAI、Hugging Face）との連携のためのカスタマイズ可能なツールでエージェントを構築します。事前作成されたエージェントテンプレートを使用した複雑なワークフローの調整や、リサーチの要約、カスタマーサポート、データパイプラインの自動化を行うカスタムツールセットの定義も可能です。組み込みのメモリ管理、ロギング、検索強化生成、多エージェント協調、コンテナ化やサーバーレス環境による容易な展開により、Boilerplateコードなしでエージェント駆動型アプリケーションの開発を加速します。

GenWorldsは、マルチエージェントシステムの作成を促進するために設計されたAI開発フレームワークです。WebSocketを介してイベントベースの通信フレームワークを利用し、開発者が自律エージェントが非同期で互いおよび周囲と相互作用できるインタラクティブな環境を設定できるようにします。これらのエージェントは協力、行動を計画し、複雑なタスクを共同で実行することで、GenWorldsをス évolutifで柔軟なAIエコシステムを構築するための強力なプラットフォームにしています。

LiteSwarmは、複数の専門化されたエージェント間の協力を促進するために設計された包括的なAIエージェント調整フレームワークです。ユーザーは、データ取得、分析、要約、外部API呼び出しなどの役割を持つ個々のエージェントを定義し、それらをビジュアルワークフロー内でリンクします。LiteSwarmは、エージェント間の通信、永続的なメモリの保存、エラー復旧、ロギングを処理します。APIインテグレーション、カスタムコード拡張、およびリアルタイム監視に対応しているため、チームは複雑なマルチエージェントソリューションをプロトタイプ、テスト、展開することが簡単に行えます。

Meta-Agent-with-More-Agentsは、複数の専門的なサブエージェントが複雑なタスクに協力できるメタエージェントアーキテクチャを実装した拡張性のあるオープンソースフレームワークです。LangChainを利用したエージェントの調整と、OpenAI APIを用いた自然言語処理を行います。開発者は、データ抽出、感情分析、意思決定、コンテンツ生成などのタスクに合わせてカスタムエージェントを定義できます。メタエージェントは、タスクの分解、目的の適切なエージェントへの割り当て、出力の収集、フィードバックループによる結果の反復的な改善を行います。そのモジュール式設計により、並列処理、ログ記録、エラー処理をサポートし、マルチステップワークフローや研究パイプライン、動的意思決定支援システムの自動化に最適です。エージェント間の通信とライフサイクル管理を抽象化することで、堅牢な分散AIシステム構築を容易にします。

Multi-Agent-LLMは、大規模言語モデルを利用した複数のAIエージェントの調整を合理化するために設計されています。ユーザーは、個々のエージェントに独自のペルソナ、メモリー、外部ツールやAPIを持たせて定義できます。中央のAgentManagerは通信ループを管理し、エージェントが共有環境でメッセージを交換し、協力して複雑な目標に進むことを可能にします。このフレームワークは、OpenAI、Hugging Faceなどの複数のLLMプロバイダーの切り替え、柔軟なプロンプトテンプレート、会話履歴、ステップごとのツーリングコンテキストをサポートします。開発者は、ログ記録、エラー処理、動的エージェント生成用の組み込みユーティリティの恩恵を受け、多段階のワークフロー、研究タスク、意思決定パイプラインのスケーラブルな自動化を可能にします。

Multiagent-Prediction-Rewardは、予測モデルと報酬分配メカニズムを統合した研究志向のフレームワークです。環境ラッパー、仲間の行動予測用ニューラルモジュール、エージェントのパフォーマンスに適応するカスタマイズ可能な報酬ルーティングロジックを含みます。リポジトリには、設定ファイル、サンプルスクリプト、評価ダッシュボードがあり、協力タスクの実験を実行できます。ユーザーは、新しい報酬関数のテスト、環境の統合、既存のマルチエージェントRLアルゴリズムと比較するためにコードを拡張できます。

OpenAI Agentsは、OpenAIの言語モデルをサポートする自律的なAIエージェントを定義、実行、管理するためのモジュール式環境を提供します。開発者はメモリストアを備えたエージェントを設定したり、カスタムツールやプラグインを登録したり、マルチエージェントの協力を調整したり、ビルトインのロギングを通じて実行状況を監視したりできます。このフレームワークは、API呼び出し、コンテキスト管理、非同期タスクスケジューリングを処理し、データ抽出、顧客サポートの自動化、コード生成、調査支援などの複雑なAI駆動のワークフローやアプリケーションの迅速なプロトタイピングを可能にします。

VacuumWorldは、マルチエージェント強化学習アルゴリズムの開発と評価を促進するためのオープンソースのシミュレーションプラットフォームです。仮想の掃除機エージェントが動作して汚れのパッチを検出・除去するグリッドベースの環境を提供し、レイアウトのカスタマイズやパラメータ調整が可能です。内部にはエージェント通信プロトコルやリアルタイムビジュアライゼーションダッシュボード、性能追跡用ログツールも用意されています。シンプルなPython APIを使えば、研究者はRLアルゴリズムを迅速に統合し、協力または競争戦略の比較や再現性のある実験が行えます。学術研究や教育向けに最適です。