Microsoft AutoGenは、メモリ管理、タスク計画、ツール統合、通信のためのモジュラーコンポーネントを提供し、エンドツーエンドの自律型AIエージェント開発を促進します。開発者は構造化スキーマを持つカスタムツールを定義し、OpenAIやAzure OpenAIの主要なLLMプロバイダーと接続できます。フレームワークは単一または複数のエージェントの協働をサポートし、複雑なタスクを完了するための協調ワークフローを可能にします。プラグインのようなアーキテクチャにより、記憶ストア、計画戦略、通信プロトコルを容易に拡張できます。詳細な低レベルの統合を抽象化し、AutoGenはさまざまなドメインでのAI駆動型アプリケーションのプロトタイピングと展開を高速化します。

LM-Kitは、.NETアプリケーションに高度なAIエージェントソリューションを統合するために設計された包括的なC#ツールキットのセットです。開発者はカスタマイズされたAIエージェントを作成し、新しいエージェントを開発し、マルチエージェントシステムをオーケストレーションできます。テキスト分析、翻訳、テキスト生成、モデル最適化などの機能を備え、LM-Kitは効率的なデバイス内推論、データセキュリティおよび待機時間の削減をサポートします。さらに、さまざまなプラットフォームやハードウェアの構成全体でシームレスに統合しつつ、AIモデルのパフォーマンスを向上させるために設計されています。

ManasAIは、内蔵された状態とモジュール式コンポーネントを持つ自律型AIエージェントの作成を可能にするPythonベースのフレームワークです。エージェントの推論、短期・長期メモリ、外部ツールおよびAPIの統合、メッセージ駆動のイベントハンドリング、多エージェントのオーケストレーションのためのコア抽象化を提供します。エージェントは、コンテキスト管理、タスクの実行、再試行の処理、フィードバック収集に設定できます。そのプラグイン方式のアーキテクチャにより、開発者はメモリバックエンド、ツール、オーケストレーターを特定のワークフローに合わせて調整可能であり、チャットボット、デジタルワーカー、自動化パイプラインの試作に最適です。

Intelligenceは、状態を持つメモリの管理、OpenAI GPTなどの言語モデルの統合、APIやデータベース、知識ベースなど外部ツールへの接続を行うコンポーネントを組み合わせてAIエージェントを構築することを可能にします。カスタム機能のためのプラグインシステム、決定やメトリクスを追跡する観測モジュール、多エージェントを調整するオーケストレーションユーティリティを備えています。開発者はpipでインストールし、Pythonの簡単なクラスでエージェントを定義、メモリバックエンド（インメモリ、Redis、ベクトルストア）を設定します。REST APIサーバーによる展開やCLIツールによるデバッグもサポート。テスト、バージョン管理、スケーリングを容易にし、チャットボットやカスタマーサポート、データ取得、ドキュメント処理、自動化ワークフローに適しています。

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。

Maxun.devは、ノーコード/ローコードのAIエージェントフレームワークであり、開発者や企業が特定のタスクに合わせたインテリジェントエージェントを作成できるようにします。ユーザーは視覚的なインターフェースを通じてエージェントのワークフローを定義し、外部APIやデータソースを統合し、コンテキスト理解用のメモリモジュールを設定できます。プラットフォームは複数エージェントの調整、リアルタイム監視、パフォーマンス分析をサポートし、エージェントの動作を最適化します。コラボレーションツール、バージョン管理、一クリック展開により、プロトタイプから本番までのライフサイクルを簡素化し、カスタマーサポート、ドキュメント管理、ビジネスプロセスのAI駆動の自動化を加速します。

マルチエージェント株式分析は、DataCollector、SentimentAnalyst、Predictor、Reporterの複数の専門化されたAIエージェントを展開し、エンドツーエンドの株式リサーチを合理化するオープンソースフレームワークです。DataCollectorエージェントはリアルタイムの価格と金融ニュースを収集します。SentimentAnalystはニュース記事を処理して市場のセンチメントを評価します。Predictorは機械学習モデルを利用して将来の株価の動きを予測します。最後に、Reporterは詳細な要約とビジュアライゼーションを作成します。そのモジュラーアーキテクチャは、さまざまな資産、モデル、レポートフォーマットに対する簡単なカスタマイズをサポートします。

Multi-Agent Systemsは、自律型エージェント間の相互作用を作成、制御、観察するための包括的なツールキットを提供します。開発者は、カスタムの意思決定ロジックを備えたエージェントクラスを定義し、リソースとルールを設定した複雑な環境を構築し、情報交換のための通信チャネルを実装できます。このフレームワークは、同期および非同期のスケジューリング、イベント駆動型の動作をサポートし、パフォーマンス指標のロギングを統合しています。ユーザーはコアモジュールを拡張したり、外部AIモデルを統合してエージェントの知能を向上させることが可能です。可視化ツールは、シミュレーションをリアルタイムまたは後処理でレンダリングし、出現する行動の分析やシステムパラメータの最適化に役立ちます。学術研究からプロトタイプの分散アプリケーションまで、Multi-Agent Systemsはエンドツーエンドのマルチエージェントシミュレーションを簡素化します。

CrewaiはPythonを基盤としたライブラリで、マルチAIエージェントシステムの設計と実行を支援します。ユーザーは専門的な役割を持つ個別のエージェントを定義し、エージェント間通信のためのメッセージングチャネルを設定し、リアルタイムのコンテキストに基づくタスク割り当てを行うダイナミックプランナーを実装できます。そのモジュール化されたアーキテクチャにより、各エージェントに異なるLLMやカスタムモデルを接続可能です。内蔵のロギング・監視ツールが会話と意思決定を追跡し、エージェントの動作のデバッグや改善をシームレスに行えます。

マルチエージェントシステムは、マルチエージェントシミュレーションの設計と実行のための軽量でありながら強力なツールキットを提供します。ユーザーは、意思決定ロジックをカプセル化するカスタムエージェントクラスを作成し、世界の状態とルールを表す環境オブジェクトを定義し、相互作用を調整するシミュレーションエンジンを設定できます。このフレームワークは、ロギング、メトリクス収集、および基本的な可視化のためのモジュール式コンポーネントをサポートし、協力的または敵対的な設定でのエージェントの行動を分析します。群ロボティクス、リソース配分、分散制御の実験の迅速なプロトタイピングに適しています。

MultiAgentPacmanは、ユーザーがPacmanドメインで複数のAIエージェントを実装、可視化、ベンチマークできるPythonベースのゲーム環境を提供します。ミニマックス、イックスモックス、α-Beta剪定などの対戦探索アルゴリズムや、カスタム強化学習やヒューリスティックに基づくエージェントもサポートします。シンプルなGUI、コマンドラインコントロール、ゲーム統計のログ記録や競争・協力シナリオにおけるエージェント性能の比較ツールを含みます。

ROCKET-1は、高度なマルチエージェントシステムの構築を目的としたオープンソースのAIエージェントオーケストレーションプラットフォームです。モジュール型APIを使ってエージェントパイプラインを定義でき、言語モデル、プラグイン、データストアをシームレスに連携させます。コア機能には、セッション間のコンテキスト維持のための意味記憶、外部APIやデータベース向けの動的ツール統合、パフォーマンス指標を追跡するビルトイン監視ダッシュボードが含まれます。開発者は少ないコードでワークフローをカスタマイズでき、コンテナ化された展開で水平スケーリング可能であり、プラグインアーキテクチャを通じて機能の拡張も可能です。ROCKET-1は、リアルタイムのデバッグ、自動リトライ、安全制御もサポートし、カスタマーサポートボット、研究アシスタント、企業の自動化タスクに最適です。

Salieriは、マルチエージェントアプリケーションを通じてAIプロジェクトの開発を効率化するために設計された革新的なプラットフォームです。先進的なAI技術を活用することで、Salieriは生産性と効率を向上させ、チームがワークフローを自動化するのを容易にします。Salieriの直感的なデザインと強力な機能により、ユーザーは詳細なアイデアをインタラクティブでイラスト付きのストーリーに翻訳することができ、物語主導のプロジェクト、ゲームなどに最適です。Salieriは強力で効率的なシステムを提供し、知識グラフと形式エンジンを統合してAIモデルの正確さとコスト効率を向上させます。

SARLは意思決定のためのmsであり、Eclipse IDEとともに動的にサポートし、エディターサポート、コード生成、デバッグ、テストツールを提供します。ランタイムエンジンはシミュレーションフレームワーク（例：MadKit、Janus）やロボティクスやIoTの実世界システムを対象とできます。開発者はモジュール式のスキルとプロトコルを組み合わせて複雑なMASアプリケーションを構築し、自律的で分散型のAIシステムの開発を容易にします。

MultiAgentModelは、マルチエージェントシナリオのためのカスタム環境とエージェントクラスを定義する統一APIを提供します。観測空間と行動空間、報酬構造、通信チャネルを指定できます。PPO、DQN、A2Cなどの人気のRLアルゴリズムに標準サポートがあり、最小限の設定で訓練が可能です。リアルタイムの可視化ツールがエージェントのインタラクションとパフォーマンス指標を監視します。モジュール式のアーキテクチャにより、新しいアルゴリズムやカスタムモジュールの統合も容易です。柔軟な設定システムによるハイパーパラメータ調整、実験追跡用のログユーティリティ、シームレスなポータビリティのためのOpenAI Gym環境との互換性も含まれています。ユーザーは共有環境で協力したり、ログインされたセッションをリプレイして分析できます。

このリポジトリは、マルチエージェントシステムコンポーネントと分散AIコーディネーション技術の包括的なコレクションをまとめたものです。合意アルゴリズム、契約ネット交渉プロトコル、オークション型タスク割り当て、連合形成戦略、インタエージェント通信フレームワークを実装しています。ユーザーは、内蔵のシミュレーション環境を活用して、様々なネットワークトポロジー、遅延シナリオ、故障モード下でのエージェントの挙動をモデル化・テスト可能です。モジュール化設計により、ロボット群、IoTデバイスコラボレーション、スマートグリッド、分散意思決定システムなどのアプリケーションにおいて、開発者や研究者が個々のコーディネーションモジュールを統合、拡張、カスタマイズできます。

GenFuse AIは、ユーザーがさまざまなタスクを自動化するためにカスタムAIエージェントを作成できるノーコードプラットフォームを提供します。ビジュアルワークフロービルダーを使用して、AIエージェントとツールを接続し、マルチエージェント自動化を設計できます。プラットフォームには、自動実行パイプライン、自己学習エージェント、および迅速に始めるための事前構築されたテンプレートが含まれています。GenFuse AIはモデル依存がなく、各エージェントに最適なモデルを選択でき、アプリやカスタムツールと統合できます。

Isekはモジュール式アーキテクチャを持つ開発者向けプラットフォームです。ツールやデータソース用のプラグインシステム、コンテキスト保持のための内蔵メモリー、多段階タスクを調整するプランニングエンジンを備えています。ローカルまたはクラウドにエージェントを展開でき、任意のLLMバックエンドを統合可能。コミュニティやカスタムモジュールを通じて機能を拡張できます。テンプレート、SDK、CLIツールを用いてチャットボット、バーチャルアシスタント、自動化ワークフローの迅速な開発を実現します。

Python AGNO Memory Agentは、AGNOフレームワークを利用してエージェントのメモリを構造化します。埋め込みモデルを使用してテキストメモリをベクトル表現に変換し、ChromaDB、FAISS、SQLiteなどの設定可能なベクトルストアに保存します。エージェントは新しいメモリを追加したり、関連する過去の出来事をクエリしたり、古いエントリを更新したり、不要なデータを削除したりできます。このライブラリはタイムライン追跡や多エージェントシナリオ用の名前空間付きメモリストア、カスタマイズ可能な類似性閾値を提供します。人気のあるLLMフレームワークと容易に統合でき、カスタム埋め込みモデルを使用して多様なAIエージェントアプリケーションに適応可能です。