このフレームワークは、ユーザーが中央のオーケストレーターを介してJSONメッセージで通信する複数のAIエージェントを設計、構成、展開できるようにします。各エージェントは異なる役割、プロンプト、メモリモジュールを持つことができ、プロバイダーインターフェースを実装することで任意のLLMプロバイダーを組み込めます。システムは持続可能な会話履歴、動的ルーティング、モジュール式拡張をサポートします。議論のシミュレーション、カスタマーサポートフローの自動化、マルチステップのドキュメント生成の調整に最適で、Pythonで動作し、Dockerサポートもあります。

multiagent-golangは、Goでマルチエージェントシステムを構築するための構造化されたアプローチを提供します。各エージェントに対し、環境を感知するセンサーと行動を起こすアクチュエータを搭載できるAgent抽象化を導入しています。エージェントはGoルーチンを用いて並行実行され、専用のメッセージングチャネルを通じて通信します。フレームワークには、イベント処理、エージェントのライフサイクル管理、ステート変化の追跡を行う環境シミュレーション層も含まれます。開発者は、エージェントの挙動やシミュレーションパラメータを簡単に拡張・カスタマイズでき、ロギングや分析用のモジュールも統合可能です。スケーラブルな並行シミュレーションを研究や試作に活用できます。

Agent-Squadはモジュール式のPythonフレームワークであり、チームが複雑なタスクのためのマルチエージェントシステムを設計・展開・実行できるようにします。基本的に、Agent-Squadはデータ収集、要約、コーディング、検証など多様なエージェントのプロファイルを設定でき、これらは定義されたチャネルを通じて通信し、メモリコンテキストを共有します。高レベルの目標をサブタスクに分解し、並列処理を調整し、LLMや外部API、データベース、カスタムツールと連携します。開発者はワークフローをJSONまたはコードで定義し、エージェントの動作を監視し、ビルトインのロギング・評価ツールを用いて戦略を動的に調整可能です。

AutoGPT Nodeは、JavaScriptで実装された自律型GPTエージェントを提供します。これにより、Auto-GPTの機能をNode.jsエコシステムに取り込むことが可能です。本フレームワークでは、目標や目的を定義すると、エージェントが自律的にタスクのシーケンスを計画し、コマンドを実行し、ファイルシステムと連携し、必要に応じてプラグインやAPIを利用します。主な機能には、コンテキストを保持するメモリ、動的ツール呼び出し、反復的な自己評価、エラー処理、設定可能なロギングがあります。複数のエージェントの実行、カスタムコマンドの設定、エージェント状態の管理、外部ツールの連携をシンプルなJavaScriptインターフェースで行い、コンテンツ生成、データ分析、コード作成、DevOpsスクリプトなどを自動化可能です。