AIPEは、メモリ、プランニング、ツール使用、多エージェント協力のためのプラガブルモジュールを備え、AIエージェントのオーケストレーションを集中管理します。開発者はエージェンターソナを定義し、ベクトルストアを介してコンテキストを取り込み、外部APIやデータベースを統合できます。フレームワークは、プロンプトのテスト、エージェントの状態監視、タスクのチェイン化のためのWebダッシュボードとCLIを内蔵しています。RedisやSQLite、インメモリストアなど、多様なメモリバックエンドに対応しています。複数のエージェント設定では、データ抽出、分析、要約といった役割を割り当てて協力します。プロンプトエンジニアリングやAPIラッパー、エラー処理を抽象化することで、ドキュメントQA、顧客支援、自動化ワークフローの展開を加速します。

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。

GAベースのNQueenソルバーは、候補Nクイーン配置をエンコードする各エージェントを持つモジュール式の2APLマルチエージェントアーキテクチャを使用します。エージェントは非攻撃クイーンペア数をカウントして適応度を評価し、高い適応度の構成を他のエージェントと共有します。選択、交差、突然変異の遺伝子操作は、エージェント集団全体に適用され、新たな候補盤を生成します。反復を重ねることで、エージェントは有効なNクイーン解に収束していきます。このフレームワークはJavaで実装されており、集団サイズ、交差率、突然変異確率、エージェント通信プロトコルのパラメータ調整をサポートし、詳細なログや進化過程の可視化を出力します。

RoboCup Rescue Agent Simulationは、複数のAI駆動エージェントが協力して被害者を探し救助する都市災害環境をモデル化したオープンソースフレームワークです。ナビゲーション、マッピング、通信、センサー統合のインターフェースを提供し、ユーザーはカスタムエージェント戦略のスクリプト化、バッチ実験の実行、エージェントのパフォーマンス指標の可視化が可能です。シナリオ設定、ロギング、結果分析をサポートし、多エージェントシステムと災害対応アルゴリズムの研究促進につなげます。

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。