FMAS (Flexible Multi-Agent System)는 오픈소스 Python 라이브러리로, 다중 에이전트 시뮬레이션의 구축, 실행 및 시각화를 제공합니다. 사용자 정의 의사 결정 논리를 갖는 에이전트를 정의하고, 환경 모델을 구성하며, 통신 채널을 설정하고, 확장 가능한 시뮬레이션을 실행할 수 있습니다. FMAS는 에이전트 상태 모니터링, 상호 작용 디버깅 및 결과 내보내기를 위한 후크를 제공하며, 모듈화된 아키텍처는 시각화, 메트릭 수집 및 외부 데이터 소스와의 통합을 위한 플러그인을 지원하여 연구, 교육 및 실제 프로토타입에 적합합니다.

HMAS는 계층형 다중 에이전트 시스템 개발을 가능하게 하는 오픈 소스 Python 프레임워크입니다. 에이전트 계층, 에이전트 간 통신 프로토콜, 환경 통합, 내장 훈련 루프를 위한 추상화를 제공합니다. 연구자와 개발자는 HMAS를 사용하여 복잡한 에이전트 상호 작용의 프로토타입을 만들고, 협력 정책을 훈련하며, 시뮬레이션 환경에서 성능을 평가할 수 있습니다. 모듈식 설계를 통해 에이전트, 환경, 훈련 전략을 확장하고 사용자 지정하기 쉽습니다.

MARL Simulator는 효율적이고 확장 가능한 다중 에이전트 강화 학습(MARL) 알고리즘 개발을 촉진하기 위해 설계되었습니다. PyTorch의 분산 백엔드를 활용하여 사용자가 여러 GPU 또는 노드에서 병렬 학습을 실행할 수 있도록 하여 실험 시간을 크게 줄입니다. 시뮬레이터는 협력 내비게이션, 포식자-피식자, 격자 세계 등과 사용자 정의 환경을 지원하는 모듈형 환경 인터페이스를 제공합니다. 에이전트는 다양한 통신 프로토콜을 활용하여 행동을 조정하고, 관측을 공유하며, 보상을 동기화할 수 있습니다. 구성 가능한 보상 및 관측 공간은 학습 역학에 세밀한 제어를 가능하게 하며, 내장 로깅 및 시각화 도구는 성능 지표에 대한 실시간 통찰력을 제공합니다.

MASlite는 에이전트 클래스를 생성하고 행동을 등록하며, 에이전트 간 이벤트 기반 메시징을 처리하는 명확한 API를 제공합니다. 에이전트 작업을 관리하는 스케줄러, 상호작용을 시뮬레이션하는 환경 모델링, 핵심 기능 확장을 위한 플러그인 시스템을 포함합니다. 개발자는 에이전트 라이프사이클 메서드를 정의하고, 채널을 통해 에이전트를 연결하며, 헤드리스 모드 또는 시각화 도구와 통합하여 빠르게 다중 에이전트 시나리오를 프로토타이핑할 수 있습니다.

MCP Crew AI는 협업 팀 내에서 GPT 기반 AI 에이전트의 생성과 조정을 쉽게 하는 개발자 중심 프레임워크입니다. 관리자, 워커, 모니터 역할을 정의하여 태스크 위임, 실행, 감독을 자동화합니다. 패키지에는 OpenAI API 지원, 사용자 맞춤형 에이전트 플러그인용 모듈형 아키텍처, 크루 실행과 모니터링을 위한 CLI가 내장되어 있습니다. MCP Crew AI는 다중 에이전트 시스템 개발을 가속화하여 확장 가능하고 투명하며 유지보수 용이한 AI 기반 워크플로우 구축을 쉽게 합니다.

멀티 에이전트 시뮬레이션은 사용자 지정 센서, 액추에이터, 의사결정 논리를 갖춘 에이전트 클래스를 정의할 수 있는 유연한 API를 제공합니다. 사용자는 장애물, 자원, 통신 프로토콜이 포함된 환경을 구성한 후, 단계별 또는 실시간 시뮬레이션 루프를 실행합니다. 내장된 로깅, 이벤트 일정, Matplotlib 통합을 통해 에이전트 상태를 추적하고 결과를 시각화할 수 있습니다. 모듈식 설계로 새로운 행동, 환경, 성능 최적화를 쉽게 추가할 수 있어 학술 연구, 교육, 다중 에이전트 시나리오 프로토타이핑에 이상적입니다.

이 프로젝트는 JADE(Java Agent DEvelopment) 프레임워크를 사용하여 다중 에이전트 환경을 구축합니다. 에이전트는 플랫폼의 AMS와 DF에 등록하고, ACL 메시지를 교환하며, 순환, 일회성, FSM과 같은 행동을 수행합니다. 예제 시나리오에는 구매자-판매자 협상, 계약 넷 프로토콜, 작업 배분이 포함됩니다. GUI 에이전트 컨테이너는 런타임 동안 에이전트 상태와 메시지 흐름을 모니터링하는 데 도움이 됩니다.

Multi-Agents는 계획자, 실행자, 비평가와 같은 다양한 AI 에이전트들이 다단계 작업을 해결하기 위해 협력하는 구조적 환경을 제공합니다. 계획자 에이전트는 상위 목표를 하위 작업으로 분해하고, 실행자 에이전트는 외부 API 또는 도구와 상호작용하여 각 단계를 수행하며, 비평가 에이전트는 결과의 정확성과 일관성을 검토합니다. 메모리 모듈은 에이전트가 상호작용 간에 맥락을 저장할 수 있도록 하며, 메시징 시스템은 원활한 통신을 보장합니다. 이 프레임워크는 확장 가능하며 사용자는 맞춤 역할을 추가하거나 독점 도구를 통합하거나 LLM 백엔드를 교체할 수 있어 특정 용도에 맞게 조정 가능합니다.

처음부터 시작하는 다중 에이전트 시스템은 환경을 구축, 사용자 정의, 평가할 수 있는 포괄적인 Python 모듈 세트를 제공합니다. 사용자는 세계 모델을 정의하고, 고유한 감각 입력과 행동 능력을 가진 에이전트 클래스를 생성하며, 협력 또는 경쟁을 위한 유연한 통신 프로토콜을 확립할 수 있습니다. 이 프레임워크는 동적 작업 할당, 전략적 계획 모듈, 실시간 성과 추적을 지원합니다. 모듈식 아키텍처를 통해 맞춤형 알고리즘, 보상 함수, 학습 메커니즘의 손쉬운 통합이 가능합니다. 내장 시각화 도구와 기록 유틸리티로 개발자는 에이전트 상호작용을 모니터링하고 행동 패턴을 진단할 수 있습니다. 확장성과 명료성을 갖춘 설계로 분산 AI를 탐구하는 연구자와 에이전트 기반 모델링 교육자를 모두 위한 시스템입니다.

멀티 에이전트 AI 프레임워크는 클라우드 환경에서 여러 자율 에이전트를 조율하는 종단 간 솔루션을 제공합니다. Neon의 Postgres 호환 서버리스 데이터베이스를 활용하여 대화 기록과 에이전트 상태를 저장하고, Azure Functions로 확장성 있는 에이전트 로직을 실행하며, OpenAI API로 자연 언어 이해와 생성을 수행합니다. 내장 메시지 큐와 역할 기반 행동을 통해 연구, 일정관리, 고객지원, 데이터 분석 등 다양한 업무에 에이전트가 협력합니다. 개발자는 정책, 메모리 규칙, 워크플로우를 맞춤화하여 다양한 비즈니스 요구에 대응할 수 있습니다.

JADE는 Java 기반의 에이전트 프레임워크로, 개발자는 분산 환경에서 여러 자율 소프트웨어 에이전트를 생성, 배포, 관리할 수 있습니다. 각 에이전트는 컨테이너 내에서 실행되며, FIPA 준수 에이전트 통신 언어(ACL)를 통해 통신하고 디렉터리 파실리테이터에 서비스 등록하여 발견할 수 있습니다. 에이전트는 사전 정의된 행동 또는 동적 작업을 수행하며, RMI를 이용해 컨테이너 간 이동할 수 있습니다. JADE는 구조화된 메시지용 온톨로지 정의를 지원하며, 에이전트 상태와 메시지 교환을 모니터링하는 그래픽 도구를 제공합니다. 모듈식 아키텍처는 외부 서비스, 데이터베이스, REST 인터페이스와의 통합을 가능하게 하여 시뮬레이션, IoT 오케스트레이션, 협상 시스템 등 다양한 개발에 적합합니다. 프레임워크의 확장성 및 산업 표준 준수로 복잡한 다중 에이전트 시스템의 구현이 용이합니다.

Multiagent_system은 다중 에이전트 환경을 구축하고 관리하기 위한 종합 도구 키트를 제공합니다. 사용자는 맞춤형 시뮬레이션 시나리오를 정의하고, 에이전트 행동을 지정하며, DQN, PPO, MADDPG와 같은 사전 구현된 알고리즘을 활용할 수 있습니다. 이 프레임워크는 동기식 및 비동기식 훈련을 지원하여 에이전트가 병행 또는 차례로 상호작용할 수 있게 합니다. 내장된 통신 모듈은 협력 전략을 위한 메시지 전달을 용이하게 하며, YAML 파일로 실험 구성을 간소화하며, 결과는 CSV 또는 TensorBoard에 자동 기록됩니다. 시각화 스크립트는 에이전트 궤적, 보상 변화, 통신 패턴의 해석을 돕습니다. 연구와 프로덕션 워크플로우를 위해 설계된 Multiagent_system은 싱글 머신 프로토타입부터 GPU 클러스터의 분산 훈련까지 원활하게 확장됩니다.

MultiAgentes는 환경과 에이전트 정의를 위한 모듈식 아키텍처를 제공하며, 동기 및 비동기 멀티 에이전트 상호 작용을 지원합니다. 환경과 에이전트용 기본 클래스, 협력 및 경쟁 작업용 사전 정의된 시나리오, 보상 함수 사용자 지정 도구, 에이전트 간 메시징 및 관찰 공유를 위한 API를 포함합니다. 시각화 유틸리티는 에이전트 행동을 실시간으로 모니터링할 수 있으며, 로깅 모듈은 성능 메트릭을 기록하여 분석합니다. 이 프레임워크는 Gym 호환 강화 학습 라이브러리와 원활하게 통합되어 기존 알고리즘을 사용한 에이전트 훈련이 가능합니다. 확장성을 고려하여 개발자가 새로운 환경 템플릿, 에이전트 유형 및 통신 프로토콜을 추가할 수 있으며, 다양한 연구 및 교육 용도에 적합합니다.

MultiAgentPuzzleSolver는 독립적인 AI 에이전트들이 협력하여 슬라이딩 타일, 루빅 큐브, 논리 격자와 같은 퍼즐을 해결하는 모듈식 환경을 제공합니다. 에이전트는 상태 정보를 공유하고, 하위 작업 할당을 협상하며, 다양한 휴리스틱을 적용하여 단일 에이전트보다 더 효과적으로 해결 공간을 탐색합니다. 개발자는 새로운 에이전트 행동을 플러그인하거나, 통신 프로토콜을 사용자 정의하거나, 새로운 퍼즐 정의를 추가할 수 있습니다. 이 프레임워크에는 실시간 시각화, 성능 지표 수집, 실험 스크립팅 도구가 포함되어 있습니다. Python 3.8 이상, 표준 라이브러리, 인기 있는 머신러닝 툴킷과 호환되어 연구 프로젝트에 원활하게 통합됩니다.

MultiAgentSystems는 멀티 에이전트 강화 학습(MARL) 애플리케이션의 구축 및 평가 프로세스를 간소화하는 것을 목표로 합니다. 이 플랫폼은 MADDPG, QMIX, VDN과 같은 최신 알고리즘 구현과 중앙 집중형 학습 및 분산 실행을 포함합니다. OpenAI Gym과 호환되는 모듈형 환경 래퍼, 에이전트 간 통신 프로토콜, 보상 설계 및 수렴률과 같은 메트릭을 추적하는 로깅 유틸리티를 제공합니다. 연구자는 에이전트 아키텍처를 사용자 정의하고, 하이퍼파라미터를 조정하며, 협력 내비게이션, 자원 배분, 적대적 게임 등의 시뮬레이션을 수행할 수 있습니다. PyTorch, GPU 가속, TensorBoard 통합 지원으로, MultiAgentSystems는 협력 및 경쟁 멀티 에이전트 분야의 실험과 벤치마킹을 가속화합니다.

OpenAgentSpec은 AI 에이전트에 대한 포괄적인 JSON 스키마, API 인터페이스, 프로토콜 지침을 정의합니다. 이는 에이전트 등록, 기능 선언, 메시지 형식, 이벤트 핸들링, 메모리 관리, 확장 메커니즘을 포함합니다. 규격을 따르면 조직은 신뢰성 있는 통신이 가능한 에이전트를 생성하여 통합 노력을 줄이고 상호 운용 가능한 AI 구성 요소의 재사용 생태계를 조성할 수 있습니다.

OpenAI Agent Swarm은 다양한 작업에 걸쳐 여러 GPT 기반 에이전트의 조정을 간소화하도록 설계된 모듈형 프레임워크입니다. 각 에이전트는 독립적으로 작동하며, 사용자 정의 가능 프롬프트와 역할 정의를 갖고 있습니다. Swarm 핵심은 에이전트 수명 주기, 메시지 전달 및 작업 스케줄링을 관리합니다. 이 플랫폼은 복잡한 워크플로우 정의, 실시간 에이전트 상호작용 모니터링, 결과를 일관된 출력으로 집계하는 도구를 포함합니다. 전문화된 에이전트에 워크로드를 분산시킴으로써 콘텐츠 생성, 연구 분석, 자동 디버깅, 데이터 요약 등 복잡한 문제 해결 시나리오를 처리할 수 있습니다. OpenAI API와 원활히 통합되어 개발자가 오케스트레이션 인프라를 구축하지 않고도 다중 에이전트 시스템을 빠르게 배포할 수 있습니다.

VacuumWorld는 다중 에이전트 강화 학습 알고리즘의 개발 및 평가를 촉진하기 위한 오픈소스 시뮬레이션 플랫폼입니다. 가상 진공 청소기 에이전트가 작동하여 맞춤형 레이아웃에서 먼지 패치를 감지하고 제거하는 격자 기반 환경을 제공합니다. 사용자는 격자 크기, 먼지 분포, 확률적 이동 잡음, 보상 구조 등 다양한 시나리오를 모델링할 수 있습니다. 내장 통신 프로토콜, 실시간 시각화 대시보드, 성능 추적을 위한 로깅 유틸리티도 포함되어 있습니다. 간단한 Python API를 통해 연구자들은 자신의 RL 알고리즘을 빠르게 통합하고, 협력 또는 경쟁 전략을 비교하며, 재현 가능한 실험을 수행할 수 있어 학술 연구와 교육에 적합합니다.

SuperSwarm은 여러 전문 에이전트가 실시간으로 통신하고 협력하는 AI 기반 워크플로우를 오케스트레이션하도록 설계되었습니다. 주요 컨트롤러 에이전트가 복잡한 목표를 하위 작업으로 분해하고 이를 전문가 에이전트에게 할당하는 동적 작업 분해를 지원합니다. 에이전트는 컨텍스트를 공유하고, 메시지를 전달하며, 중간 결과를 기반으로 접근 방식을 적응시킬 수 있습니다. 플랫폼은 웹 기반 대시보드, RESTful API, CLI를 제공하여 배포 및 모니터링을 수행합니다. 개발자는 사용자 정의 역할을 정의하고, 군집 토폴로지를 구성하며, 플러그인을 통해 외부 도구와 통합할 수 있습니다. SuperSwarm은 컨테이너 오케스트레이션을 이용하여 수평 확장을 수행하며, 무거운 작업 부하에서도 견고한 성능을 보장합니다. 로그, 지표 및 시각화를 통해 에이전트 간 상호작용을 최적화하여 고급 연구, 고객 지원 자동화, 코드 생성, 의사결정 프로세스 등에 적합합니다.

AgentMesh는 개별 AI 에이전트를 등록하고 동적으로 메시 네트워크로 연결할 수 있는 개발자 중심 프레임워크입니다. 각 에이전트는 LLM 프롬프트, 검색 또는 맞춤 논리와 같은 특정 작업에 특화할 수 있으며, AgentMesh는 라우팅, 부하 분산, 오류 처리 및 네트워크 전반의 텔레메트리를 처리합니다. 이를 통해 복잡한 다단계 워크플로우 구축, 에이전트 체인화, 수평 확장이 가능합니다. 플러그인 전송, 상태 저장 세션, 확장성 후크를 통해 AgentMesh는 강력하고 분산된 AI 에이전트 시스템의 구축을 빠르게 합니다.