BeeAI Frameworkは、タスクを実行し、状態を管理し、外部ツールと対話できるインテリジェントエージェントを構築するための完全にモジュール化されたアーキテクチャを提供します。長期的なコンテキスト保持のためのメモリマネージャ、カスタムスキル統合のためのプラグインシステム、APIチェーンおよびマルチエージェント調整をサポートしています。PythonおよびJavaScriptSDK、プロジェクトのスキャフォールディング用コマンドラインインターフェース、クラウド、Dockerまたはエッジデバイス向けの展開スクリプトを備えています。モニタリングダッシュボードとロギングユーティリティは、エージェントのパフォーマンスを追跡し、リアルタイムで問題をトラブルシュートします。

このリポジトリは、PyTorchを使用したマルチエージェント強化学習における出現通信を実現します。ユーザーは送信者および受信者のニューラルネットワークを設定し、指示ゲームや協力ナビゲーションをプレイさせることで、離散または連続の通信チャネルを開発させます。訓練、評価、学習されたプロトコルの可視化のためのスクリプトや、環境作成、メッセージのエンコード・デコードのユーティリティも提供されています。研究者はカスタムタスクの追加やネットワークアーキテクチャの変更、プロトコルの効率性解析などを行い、エージェント通信の迅速な実験を促進します。

Java JADE環境におけるAIサッカーカップは、Java Agent DEvelopment Framework（JADE）を利用してフルサッカー大会をシミュレーションするオープンソースデモンストレーションです。各プレイヤーは、自律エージェントとして動き、ボール制御、パス、シュートなどの行動を行い、戦略の実現のためにメッセージのやり取りで連携します。審判やコーチエージェントを含み、ゲームルールを適用し、トーナメントのブロックを管理します。開発者はカスタムルールや機械学習モジュールを追加して意思決定を拡張できます。この環境は、リアルタイムスポーツシナリオ内でのマルチエージェント通信、チームワーク、ダイナミックな戦略計画を示します。