Java Action Linearprogramモジュールは、Linear programmingタスクのモデル化と解決を可能にする特化型アクションを提供します。ユーザは目的係数を設定し、等式・不等式制約を追加し、解法方法を選択して、エージェントの推論サイクル内でソルバーを実行できます。実行後、このアクションは最適化された変数値と目的スコアを返し、エージェントはこれらを後続の計画や実行に使用します。このプラグアンドプレイ型コンポーネントは、ソルバーの複雑さを抽象化しつつ、Javaインタフェースを通じて問題定義の完全な制御を可能にします。

OpenMASは、分散型AIエージェントやマルチエージェント調整戦略の開発と評価を促進するために設計されています。カスタムエージェントの挙動、動的環境モデル、エージェント間のメッセージングプロトコルを定義できるモジュール式のアーキテクチャを備えています。物理シミュレーション、イベント駆動の実行、AIアルゴリズム用のプラグイン統合をサポートします。ScenariosはYAMLやPythonで設定可能で、エージェントの相互作用を可視化し、内蔵の解析ツールでパフォーマンス指標を収集できます。OpenMASは、群知能、協調ロボティクス、分散意思決定などの研究プロトタイピングを効率化します。

Autogen Studio Researchは、GitHub上にホストされた研究プロトタイプで、エージェントコンポーネントのドラッグ＆ドロップ、通信チャネルの定義、実行パイプラインの構成を可能にします。Python SDKを使用してOpenAI、Azure、ローカルモデルなどの各種LLMバックエンドに接続し、リアルタイムのロギング、メトリクス、デバッグツールを提供します。このプラットフォームは、協働エージェントシステム、意思決定ワークフロー、自動タスクオーケストレーションの迅速なプロトタイピングを目的としています。