Evolving Agentsは、モジュール式のAIエージェントを構築・進化させるための遺伝的プログラミングベースのフレームワークです。ユーザーは、交換可能なコンポーネントからエージェントアーキテクチャを組み立て、環境シミュレーションと適性評価指標を定義し、その後進化サイクルを実行して改良されたエージェント行動を自動生成します。このライブラリには、突然変異、交差、集団管理、進化監視のためのツールが含まれ、多様なシミュレーテッド環境での自律エージェントの試作、テスト、改善を可能にします。

Aeivaは、柔軟なシミュレーション環境内で自律型AIエージェントを作成、展開、評価できる開発者志向のプラットフォームです。環境定義用のプラグインベースのエンジン、エージェントの意思決定ループをカスタマイズする直感的なAPI、パフォーマンス分析用の組み込みメトリクス収集機能を備えています。OpenAI Gym、PyTorch、TensorFlowとの連携や、ライブシミュレーションを監視するリアルタイムウェブUIもサポート。ベンチマークツールを用いてエージェントトーナメントを整理し、結果を記録、エージェントの行動を可視化して戦略の調整とマルチエージェントAI研究の迅速化を実現します。

MARFTはPythonベースのLLMを対象とし、再現性のある実験と協調AIシステムの迅速なプロトタイピングを可能にします。

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。

multiagent-golangは、Goでマルチエージェントシステムを構築するための構造化されたアプローチを提供します。各エージェントに対し、環境を感知するセンサーと行動を起こすアクチュエータを搭載できるAgent抽象化を導入しています。エージェントはGoルーチンを用いて並行実行され、専用のメッセージングチャネルを通じて通信します。フレームワークには、イベント処理、エージェントのライフサイクル管理、ステート変化の追跡を行う環境シミュレーション層も含まれます。開発者は、エージェントの挙動やシミュレーションパラメータを簡単に拡張・カスタマイズでき、ロギングや分析用のモジュールも統合可能です。スケーラブルな並行シミュレーションを研究や試作に活用できます。