AgentMeshは、各エージェントが特定のタスクやドメインに焦点を当てたAIエージェントのネットワークを作成するためのモジュール式インフラストラクチャを提供します。エージェントは動的に検出・登録でき、非同期でメッセージを交換し、設定可能なルーティングルールに従います。フレームワークはリトライ、フォールバック、エラー回復を処理し、データ処理、意思決定支援、会話利用ケースのためのマルチエージェントパイプラインを可能にします。既存のLLMやカスタムモデルと簡単なプラグインインターフェースで容易に統合できます。

このリポジトリは、FIPA Contract Netインタラクションプロトコルの完全なJava実装を提供します。管理エージェントと契約エージェントを作成し、CFP（提案呼び出し）、提案、承認、拒否をエージェント通信チャネル経由で交換できます。主要モジュールには、タスクのブロードキャスト、入札収集、カスタマイズ可能な基準による提案評価、契約の授与、実行状況の監視が含まれ、研究シミュレーションや工業スケジューリング、ロボット協調に利用可能です。

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。

MultiAgentesは、環境とエージェントを定義するためのモジュラーアーキテクチャを提供し、同期および非同期のマルチエージェント間の相互作用をサポートします。環境とエージェントの基本クラス、協力および競争タスクの事前定義されたシナリオ、報酬関数のカスタマイズツール、エージェント間の通信と観察共有のAPIを含みます。ビジュアリゼーションツールはエージェントの行動をリアルタイムで監視可能にし、ロギングモジュールはパフォーマンスメトリクスの記録と分析を行います。このフレームワークはGym互換の強化学習ライブラリとシームレスに統合されており、既存のアルゴリズムを用いてエージェントの訓練が可能です。MultiAgentesは拡張性を念頭に設計されており、新しい環境テンプレート、エージェントタイプ、通信プロトコルを追加して多様な研究や教育用途に対応できます。