Agentic AI Systemsは、GitHub上の中央集約リソースであり、多種多様なオープンソースのエージェントAIフレームワークとツールをリストアップし説明します。能力、言語、対応ツールによって整理し、ソースコードへの直接リンク、ドキュメント、クイックスタート例を提供します。開発者は迅速にエージェントプラットフォームを比較検討し、サンプル実装を探し、選択したフレームワークを自身のプロジェクトに統合できます。リポジトリは定期的に新規プロジェクト、バージョンアップ、コミュニティの貢献を取り込み、自主AIシステムの研究と試作の主要なインデックスとなっています。

MCP Crew AIは、開発者向けに設計されたフレームワークで、コラボレーションチーム内でのGPTベースのAIエージェントの作成とコーディネーションを簡素化します。管理者、ワーカー、モニターの役割を定義することで、タスクの委譲、実行、監督を自動化します。内蔵サポートのOpenAI API、カスタムエージェントプラグイン用のモジュラーアーキテクチャ、CLIを備えており、チームの稼働と監視を容易にします。MCP Crew AIは、スケーラブルで透明性の高いメンテナンスしやすいAI駆動のワークフロー構築を促進します。

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。

今日の高速化する世界では、HybridAIは人間のインタラクションとAI技術のギャップを埋めます。先進的なAIモデルを使用して、HybridAIはスマート自動化でインタラクションを管理し、必要に応じて管理者が会話を引き継ぐ能力を提供し、重要な瞬間に人間のタッチを保証します。このダイナミックなアプローチは顧客サービスの質を向上させ、インタラクションをより意味のあるものにし、魅力的にします。

multi_agent_celarは、模擬環境内で複数のインテリジェントエージェント間の出現言語によるコミュニケーションを可能にするモジュラーAIプラットフォームとして設計されています。ユーザーはポリシーファイルを通じてエージェントの挙動を定義し、環境パラメータを設定し、エージェントが自らの通信プロトコルを進化させて協力タスクを解決する協調トレーニングを開始できます。このフレームワークには、評価スクリプト、可視化ツール、およびスケーラブルな実験のサポートが含まれており、多エージェントコラボレーション、出現言語、意思決定プロセスに関する研究に最適です。