MGymはPythonでマルチエージェント強化学習（MARL）環境を作成・管理するための専門的なフレームワークです。複数のエージェントを含む複雑なシナリオを定義でき、それぞれカスタマイズ可能な観測・アクション空間、報酬関数、相互作用ルールを持たせることができます。MGymは同期・非同期の実行モードをサポートし、並列とターン制のエージェントシミュレーションを提供します。Gymに似たAPI設計で、Stable Baselines、RLlib、PyTorchなどの人気RLライブラリとシームレスに連携可能です。環境のベンチマーキングや結果の可視化、パフォーマンス解析のユーティリティモジュールも備え、MARLアルゴリズムの体系的評価を容易にします。そのモジュール式アーキテクチャにより、協力的、競争的、または混合エージェントのタスクの迅速なプロトタイピングが可能であり、研究者や開発者がMARLの実験と研究を加速できます。

Duet GPTは、2つのGPTモデル間のマルチエージェント会話をオーケストレーションするPythonベースのオープンソースフレームワークです。システムプロンプトでカスタマイズされた異なるエージェント役割を定義し、フレームワークがターンの交代、メッセージのやり取り、会話履歴を自動的に管理します。この協調構造により、比較推論、批評サイクル、反復的な洗練が促進され、OpenAI APIとのシームレスな統合、簡単な設定、ロギング機能により、研究、プロトタイピング、プロダクションワークフローに最適です。開発者はコアクラスを拡張して新しいLLMサービスを統合したり、イテレーターのロジックを調整したり、会話の記録をJSONまたはMarkdownフォーマットでエクスポートしたりできます。

GenAI Job Agentsは、AI駆動のジョブエージェントの作成と管理を効率化するために設計されたPythonベースのオープンソースフレームワークです。開発者は、シンプルな設定ファイルやPythonクラスを使用してカスタマイズされたジョブタイプやエージェントの動作を定義できます。システムは、OpenAIのLLMによる推論やLangChainによる呼び出しチェーンとシームレスに統合されており、ジョブはキューに入れて並列に実行したり、内蔵のロギングやエラー処理機能によって監視したりできます。エージェントは動的入力を処理し、失敗を自動的に再試行し、下流処理のために構造化された結果を出力します。モジュール式アーキテクチャ、拡張可能なプラグイン、明確なAPIにより、GenAI Job Agentsは反復作業の自動化や複雑なワークフローのオーケストレーションを支援し、AI駆動の運用を生産環境で拡張します。