MASliteは、エージェントクラスを作成し、動作を登録し、エージェント間のイベント駆動型メッセージングを処理するための明確なAPIを提供します。エージェントのタスクを管理するスケジューラー、相互作用をシミュレートするための環境モデル、およびコア機能を拡張するプラグインシステムを含みます。開発者は、エージェントのライフサイクルメソッドを定義し、チャネルを介してエージェントを接続し、ヘッドレスモードでシミュレーションを実行するか、可視化ツールと統合して迅速にマルチエージェントシナリオをプロトタイピングできます。

OpenAI Agent Swarmは、多様なタスクにわたって複数のGPT搭載エージェントの調整を合理化するモジュール式フレームワークです。各エージェントは独立して動作し、カスタマイズ可能なプロンプトと役割定義を持っています。一方、Swarmコアはエージェントのライフサイクル、メッセージの伝達、タスクのスケジューリングを管理します。複雑なワークフローの定義、リアルタイムでのエージェントの監視、結果の整合性のある出力への集約などのツールも含まれています。専門的なエージェント間で負荷を分散することで、コンテンツ生成、研究分析、自動デバッグ、データ要約など、複雑な問題解決シナリオに取り組むことが可能です。OpenAI APIとシームレスに統合されており、開発者が迅速にマルチエージェントシステムを展開できるようになっています。

Java Action Genericは、Javaで自律エージェントの行動を実装できる軽量でモジュール式のライブラリです。アクションは、エージェントが実行、スケジュール、ランタイムに組み合わせることができるパラメータ化された作業単位です。フレームワークは、一貫したアクションインターフェースを提供し、カスタムアクションの作成、アクションパラメータの処理、およびLightJasonのエージェントライフサイクル管理と統合を可能にします。イベント駆動の実行と並行性に対応しており、エージェントは動的意思決定、外部サービスとのインタラクション、複雑な行動の調整などのタスクを実行できます。このライブラリは、再利用性とモジュール設計を促進し、研究、シミュレーション、IoT、ゲームAIアプリケーションに適しています。

uAgentsは、開発者が自律的で分散型のAIエージェントを構築するためのモジュール式のJavaScriptフレームワークです。これらのエージェントは、ピアを発見し、メッセージを交換し、タスク上で協力し、学習を通じて適応します。エージェントはlibp2pベースのゴシッププロトコルを用いて通信し、オンチェーンのレジストリを通じて能力を登録し、スマートコントラクトを用いてサービスレベル合意を交渉します。コアライブラリは、エージェントのライフサイクルイベント、メッセージルーティング、強化学習や市場駆動のタスク割り当てなどの拡張可能な動作を処理します。カスタマイズ可能なプラグインにより、uAgentsはFetch.aiの台帳、外部API、オラクルネットワークと連携し、リアルワールドのアクション、データ取得、分散環境での意思決定を可能にします。

Agent Control Planeは、設計、オーケストレーション、大規模運用のための中央コントロールプレーンを提供します。開発者は宣言的定義によりエージェントの動作を設定し、外部サービスやAPIをツールとして統合、複数ステップのワークフローを連係させることができます。DockerやKubernetesでのコンテナ化展開に対応し、ウェブベースのダッシュボードを通じてリアルタイムの監視やロギング、メトリクス追跡を行います。CLIとREST APIは自動化をサポートし、スムーズな反復、バージョン管理、構成のロールバックを可能にします。拡張性の高いプラグインアーキテクチャとスケーラビリティにより、Agent Control Planeはローカルテストから企業規模の本番環境までAIエージェントのライフサイクルを加速します。

エージェント指向アーキテクチャ（AOA）は、開発者に知能的なマルチエージェントシステムの構築と維持のツールを提供する堅牢なフレームワークです。エージェントは状態、動作、および相互作用パターンをカプセル化し、非同期メッセージバスを通じて通信します。AOAには、エージェントの登録、探索、およびマッチングのモジュールが含まれ、動的なサービス構成を可能にします。動作モデリングは、有限状態機械、ゴール駆動型計画、イベント駆動トリガーをサポートします。フレームワークは、作成、停止、移行、終了などのエージェントのライフサイクルイベントを処理します。内蔵の監視とログ記録により、パフォーマンスの調整とデバッグが容易になります。AOAのプラガブルなトランスポート層は、TCP、HTTP、カスタムプロトコルをサポートし、オンプレミス、クラウド、エッジ展開に適応可能です。一般的なライブラリとの統合により、シームレスなデータ処理とAIモデルの統合を実現します。