DEf-MARL（分散型実行フレームワーク）は、中央コントローラーなしで協調エージェントを実行・訓練する堅牢なインフラを提供します。ピアツーピア通信プロトコルを活用してエージェント間でポリシーや観測情報を共有し、ローカルなインタラクションを通じて協調を実現します。このフレームワークは、PyTorchやTensorFlowなどの一般的なRLツールキットとシームレスに連携し、カスタマイズ可能な環境ラッパー、分散ロールアウト収集、および勾配同期モジュールを提供します。ユーザーはエージェント固有の観測空間、報酬関数、および通信トポロジーを定義可能です。DEf-MARLは動的なエージェントの追加・削除をサポートし、重要な状態をノード間で複製することでフォールトトレランスを確保し、探索と利用のバランスをとるための適応的な通信スケジューリングも行います。環境のシミュレーションの並列化と中央のボトルネック削減によりトレーニングを加速し、大規模なMARL研究や産業シミュレーションに適しています。

A2A SDKは、PythonでAIエージェントを構築、連結、管理するための開発者向けツールキットです。プロンプトやコードを使用してエージェントの動作を定義し、パイプラインやワークフローにエージェントを接続し、非同期メッセージの送信を可能にします。OpenAI、Llama、Redis、RESTサービスとの統合により、エージェントはデータを取得したり、関数を呼び出したり、状態を保存したりできます。内蔵のUIはエージェントの活動を監視し、モジュラー設計により、カスタムユースケースに合わせてコンポーネントを拡張または置換できます。

AgentCrewは、エージェントのライフサイクル、メモリ持続性、タスクスケジューリング、エージェント間通信などの一般的な機能を抽象化することで、AIエージェントの作成と管理を効率化するように設計されています。開発者はカスタムエージェントプロファイルを定義し、トリガーと条件を指定し、OpenAIやAnthropicなどの主要なLLMプロバイダーと連携できます。このフレームワークはPython SDK、CLIツール、RESTfulエンドポイント、および直感的なウェブダッシュボードを提供してエージェントのパフォーマンスを監視します。ワークフローの自動化機能により、エージェントは並列または連続して動作し、メッセージを交換し、インタラクションを記録して監査や再訓練に役立てることができます。モジュール化されたアーキテクチャはプラグイン拡張をサポートし、顧客サービスボットから自動研究アシスタント、データ抽出パイプラインまで、多様なユースケースへ対応可能です。

AgentPilotは、自律エージェントの構築、管理、展開のための包括的なモノレポソリューションを提供します。中心となるのは、カスタムツールやLLMを統合するための拡張性のあるプラグインシステム、やりとりを跨いでコンテキストを保持するメモリ管理層、エージェントのタスクをシーケンスするプランニングモジュールです。ユーザーはコマンドラインインターフェースやWebダッシュボードを通じてエージェントの設定、実行 Monitor、ログのレビューを行えます。エージェントのオーケストレーション、メモリ処理、API統合の複雑さを抽象化することで、クライアントサポートの自動化、コンテンツ生成、データ処理などのドメインで迅速なプロトタイピングと本番展開を可能にします。

Kurtosis AutoGPTパッケージは、最小限の労力で完全に構成されたAutoGPT環境を提供するKurtosisモジュールとしてパッケージ化されたAIエージェントフレームワークです。PostgreSQL、Redis、ベクトルストアなどのサービスを準備し、APIキーとエージェントスクリプトをネットワークに注入します。DockerとKurtosis CLIを使用して、隔離されたエージェントインスタンスを起動し、ログを確認し、予算を調整し、ネットワークポリシーを管理できます。このパッケージはインフラの負担を排除し、チームが迅速に自律的なGPT駆動のワークフローを再現可能な状態で開発、テスト、スケールできるようにします。

JADEはJavaベースのエージェント開発フレームワークで、分散型マルチエージェントシステムの作成を容易にします。FIPA準拠のインフラストラクチャ（ランタイム環境、メッセージ転送、ディレクトリファシリテーター、エージェント管理）を提供します。開発者はJavaでエージェントクラスを書き、コンテナに展開し、RMAやSnifferなどのグラフィカルツールを使用してデバッグや監視を行います。JADEはエージェントのモビリティ、動作スケジューリング、ライフサイクル操作をサポートし、研究やIoTコーディネーション、シミュレーション、エンタープライズオートメーションのためのスケーラブルでモジュール化された設計を可能にします。

マルチエージェントシステムフレームワークは、Pythonアプリケーション内で複数のAIエージェントを構築・調整するためのモジュール構造を提供します。エージェントを生成・監督するエージェントマネージャー、さまざまなプロトコル（例：メッセージパッシング、イベントブロードキャスティング）をサポートする通信基盤、長期的な知識保存用のカスタマイズ可能なメモリストアを含みます。開発者は異なるエージェント役割を定義し、特殊なタスクを割り当て、合意形成や投票などの協調戦略を設定できます。このフレームワークは外部のAIモデルや知識ベースとシームレスに統合でき、エージェントが推論、学習、適応を行います。分散シミュレーション、対話エージェントクラスター、自動意思決定パイプラインに最適で、多様なエージェントの自治性を活用して複雑な問題解決を加速します。

エージェントスピークは、BDI（Belief-Desire-Intention）自律エージェントの作成と管理を促進するためのJavaをベースとしたオープンソースのAgentSpeak（L）プログラミング言語の実装です。エージェントスピークはエージェントの信念ベースを維持し、イベントをトリガーし、現在の信念と目標に基づいてプランを選択・実行するランタイム環境を備えています。インタプリタは並行エージェントの実行、動的プランの更新、カスタマイズ可能なセマンティクスをサポートします。モジュール設計により、開発者はプラン選択や信念修正などのコアコンポーネントを拡張できます。エージェントスピークは学術・産業界の開発者に、知能エージェントのプロトタイピング、シミュレーション、展開を支援します。

AI Agents Laravelは、Laravelアプリ内でAI駆動型のエージェントを定義、管理、実行する包括的なフレームワークを提供します。さまざまな大規模言語モデル（OpenAI、Anthropic、Hugging Face）とのインタラクションを抽象化し、HTTPリクエスト、データベースクエリ、カスタムビジネスロジックなどのツール統合を組み込んでいます。開発者は、カスタムプロンプト、メモリバックエンド（インメモリ、データベース、Redis）、意思決定ルールを持つエージェントを定義し、複雑な会話のフローや自動化タスクを処理できます。イベントログ記録、エラー処理、モニタリングフックも含まれ、エージェントの性能追跡を可能にします。迅速なプロトタイピングや、インテリジェントなアシスタント、データパーサー、ワークフローの自動化をWeb環境にシームレスに統合します。