jason-RL은 Jason 멀티 에이전트 프레임워크에 강화학습 계층을 추가하여, AgentSpeak BDI 에이전트가 보상 피드백을 통해 행동 선택 정책을 학습할 수 있게 합니다. Q-학습과 SARSA 알고리즘을 구현하며, 학습 매개변수(학습률, 할인 인자, 탐색 전략) 설정 지원과 학습 지표 로그 기록이 가능합니다. 에이전트 계획 내에 보상 함수를 정의하고 시뮬레이션을 수행함으로써, 개발자는 시간이 지남에 따라 에이전트의 의사결정이 향상되고 환경 변화에 적응하는 모습을 관찰할 수 있습니다.

LaVague는 웹 에이전트를 신속하고 효율적으로 구축하고 배포하기 위해 설계된 오픈 소스 프레임워크입니다. 사용자는 데이터 입력부터 포괄적인 정보 검색까지 웹 애플리케이션의 작업을 자동화하는 다양한 에이전트를 만들 수 있습니다. 이 프레임워크는 Llama 3 8b와 같은 로컬 모델과의 통합을 지원하여 AI 기반 자동화로 운영을 향상시키려는 기업에 다목적 선택이 됩니다. LaVague를 사용하면 개발자는 특정 작업 흐름에 맞게 에이전트를 조정하여 생산성과 효율성을 높일 수 있습니다.

SwarmFlow는 개발자가 구성 가능한 워크플로우를 통해 AI 에이전트 무리를 인스턴스화하고 조율할 수 있게 합니다. 에이전트는 비동기적으로 메시지를 교환하고, 하위 작업을 위임하며, 도메인별 논리를 위한 맞춤형 플러그인을 통합할 수 있습니다. 이 프레임워크는 작업 스케줄링, 결과 집계, 오류 관리를 처리하여 사용자가 에이전트 행동과 협업 전략 설계에 집중할 수 있게 합니다. SwarmFlow의 모듈식 아키텍처는 자동 브레인스토밍, 데이터 처리, 의사결정 지원 시스템을 위한 복잡한 파이프라인 구성을 간소화하여 프로토타이핑, 확장, 모니터링을 쉽게 만듭니다.

GAMA Genstar 플러그인은 OpenAI, 로컬 LLM 및 맞춤형 모델 엔드포인트에 대한 커넥터를 제공하여 생성 AI 기능을 GAMA 플랫폼에 더합니다. 사용자는 GAML에서 프롬프트와 파이프라인을 정의하여 에이전트 결정, 환경 설명 또는 시나리오 파라미터를 실시간으로 생성할 수 있습니다. 이 플러그인은 동기 및 비동기 API 호출, 응답 캐싱, 파라미터 조정을 지원하며, 대규모 시뮬레이션에 자연어 모델을 쉽게 통합합니다.