Multi-Agentは、並行して実行される複数のAIエージェントを構築し、オーケストレーションするのに役立つ開発者向けツールキットです。各エージェントは自身のメモリストア、プロンプト設定、メッセージキューを保持します。カスタム動作を定義し、エージェント間の通信チャネルを設定し、役割に基づいてタスクを自動的に委任できます。OpenAIのChat APIを活用して言語理解と生成を行い、ワークフローのオーケストレーション、ロギング、エラーハンドリングのためのモジュール式コンポーネントを提供します。これにより、研究支援エージェント、データ処理エージェント、カスタマーサポートボットなどの特殊化されたエージェントを作成し、複合的なタスクに協力させることが可能です。

OpenAgentSpecは、AIエージェントのための包括的なJSONスキーマ、APIインターフェース、プロトコルガイドラインを定めています。登録、能力宣言、メッセージ形式、イベントハンドリング、メモリ管理、拡張メカニズムをカバーします。規格に従うことで、組織は信頼できる通信を行うエージェントを作り出し、統合努力を削減し、高い再利用性を持つ相互運用可能なAIコンポーネントのエコシステムを促進できます。

APLibは、ゲームやシミュレーション環境内でのAI駆動の自律エージェント開発を容易にするために設計されています。Belief-Desire-Intention（BDI）に触発されたアーキテクチャを採用し、知覚、意思決定、およびアクション実行のためのモジュラーコンポーネントを提供します。開発者は、直感的なAPIやビヘイビアツリーを通じてエージェントの信念、目標、行動を定義できます。APLibのエージェントはカスタマイズ可能なセンサーを通じてゲームの状態を解釈し、内蔵のプランナーを使って計画を立て、アクチュエータを介して環境と対話します。このライブラリはUnity、Unreal、および純粋なJava環境との統合をサポートし、自動化されたテスト、AI研究、シミュレーションを促進します。行動モジュールの再利用、迅速なプロトタイピング、および堅牢なQAワークフローを促進し、反復的なテストシナリオの自動化や複雑なプレイヤー行動のシミュレーションを手動介入なしで可能にします。