FMAS（Flexible Multi-Agent System）は、オープンソースのPythonライブラリで、多エージェントシミュレーションの構築、実行、可視化を行うことができます。カスタムの意思決定ロジックを持つエージェントを定義し、環境モデルを設定し、通信チャネルを設置してスケーラブルなシミュレーションを実行できます。FMASはエージェントの状態監視、インタラクションのデバッグ、結果のエクスポートのためのフックを提供します。そのモジュール化されたアーキテクチャは、可視化、メトリクス収集、および外部データソースとの連携のためのプラグインをサポートし、研究、教育、そして自律システムの実用的なプロトタイプに最適です。

GenerativeAgentsCNは、スタンフォードのGenerative Agentsフレームワークを中国語に適応させたオープンソースのデジタルペルソナシミュレーションツールです。大規模言語モデルと長期記憶モジュール、反省ルーチン、プランナー論理を組み合わせ、コンテキストを理解し過去のやり取りを記憶し、自律的に次の行動を決定するエージェントを配置します。Jupyterノートブック、モジュール化されたPythonコンポーネント、包括的な中国語ドキュメントを備え、環境設定やエージェントの特徴定義、記憶パラメータのカスタマイズ方法を案内します。AI駆動のNPCの行動を探索したり、カスタマーサポートボットのプロトタイプを作成したり、エージェントの認知に関する学術研究を行ったりするのに利用できます。柔軟なAPIを使って、記憶アルゴリズムの拡張やカスタムLLMの統合、リアルタイムのインタラクションの可視化も可能です。

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。

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。

IntelligentMASPlatformは、エージェント、環境、サービス層からなるモジュール構造を採用し、開発と展開の加速を目的としています。エージェントはFIPA準拠のACLメッセージを使用して通信し、動的な交渉と調整を実現します。多機能な環境シミュレータを備え、複雑なシナリオをモデリングし、エージェントのタスクをスケジューリングし、ビルトインダッシュボードを通じてリアルタイムにエージェント間の相互作用を可視化します。高度な動作のために、強化学習モジュールを統合し、カスタム動作プラグインもサポートしています。展開ツールにより、エージェントをスタンドアロンアプリケーションまたは分散ネットワークにパッケージ化できます。APIを介して、データベースやIoTデバイス、サードパーティAIサービスとの連携も可能であり、研究、産業自動化、スマートシティのユースケースに適しています。

Multi-Agent-Sellerは、AIエージェントを使用した電子商取引交渉のシミュレーションに適したモジュール式環境を提供します。動的価格設定、時間に基づく譲歩、効用に基づく意思決定などのカスタマイズ可能な交渉戦略を備えた既製の買い手と売り手のエージェントを含みます。ユーザは独自のプロトコル、メッセージ形式、市場条件を定義可能です。フレームワークは、セッション管理、オファートラッキング、結果の記録と分析のための内蔵ビジュアリゼーションツールを備え、エージェント間のインタラクションを簡単に分析できます。機械学習ライブラリとも簡単に連携でき、強化学習やルールベースのエージェントの戦略開発に利用できます。この拡張性の高いアーキテクチャにより、新しいエージェントタイプ、交渉ルール、ビジュアリゼーションプラグインの追加が可能です。Multi-Agent-Sellerは、多エージェントアルゴリズムのテスト、交渉行動の研究、AIや電子商取引の概念を教えるのに最適です。