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。

VMASは、深層強化学習を用いたマルチエージェントシステムの構築と訓練のための総合ツールキットです。GPUを用いた複数の環境インスタンスの並列シミュレーションをサポートし、高スループットのデータ収集とスケーラブルな訓練を可能にします。PPO、MADDPG、QMIX、COMAなどの人気MARLアルゴリズムの実装と、迅速なプロトタイピングのためのモジュール式のポリシーと環境インターフェースを含みます。フレームワークは、分散実行を伴う集中訓練（CTDE）を促進し、カスタマイズ可能な報酬調整、観測空間、ログ記録やビジュアライゼーションのためのコールバックフックを提供します。そのモジュール設計により、PyTorchモデルや外部環境とのシームレスな統合を実現し、ロボット工学、交通制御、資源配分、ゲームAIシナリオなどにおける協力、競争、混合動機のタスクの研究に最適です。

AIエージェント型翻訳は、機械翻訳の研究と開発向けのオープンソースフレームワークです。生成、評価、改良の3つの主要エージェントを調整し、共同で翻訳の作成、評価、改善を行います。PyTorchとトランスフォーマーモデルに基づき、教師あり事前学習、強化学習による最適化、および設定可能なエージェントポリシーをサポートします。標準データセットでベンチマークを行い、BLEUスコアを追跡し、カスタムエージェントや報酬関数を追加してエージェント間協力を研究できます。

MAPF_G2RLは、グラフ理論と深層強化学習を橋渡しし、マルチエージェント経路探索（MAPF）問題に取り組むオープンソースの研究フレームワークです。ノードとエッジをベクトル表現にエンコードし、空間的かつ衝突認識型の報酬関数を定義し、DQN、PPO、A2CなどのさまざまなRLアルゴリズムをサポートします。このフレームワークは、ランダムなグラフを生成したり、実世界の地図をインポートしてシナリオを自動作成し、複数のエージェントのポリシーを最適化する訓練ループを調整します。学習後、エージェントはシミュレーション環境で評価され、経路の最適性、所要時間、成功率を測定します。そのモジュール化設計により、研究者はコアコンポーネントを拡張し、新しいMARL手法を統合し、従来のソルバーと比較評価することができます。

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。

Multi-Agent-Blueprintは、複雑なタスクに取り組むために協力する複数のAI駆動エージェントを構築・調整するための包括的なオープンソースコードベースです。コアには、研究者、アナリスト、実行者などの異なるエージェントの役割を定義し、それぞれに専用のメモリストアとプロンプトテンプレートを持つモジュールシステムを提供します。このフレームワークは、大規模言語モデル、外部知識API、カスタムツールとシームレスに統合され、動的なタスク委譲やエージェント間の反復的なフィードバックループを可能にします。さらに、組み込みのロギングと監視機能により、エージェントのやり取りと出力を追跡できます。カスタマイズ可能なワークフローと交換可能なコンポーネントにより、開発者や研究者はコンテンツ生成、データ分析、製品開発、自動化された顧客サポートなどのアプリケーション向けに素早くマルチエージェントパイプラインを試作できます。