Multi-Agent Systems는 자율 에이전트 간의 상호작용을 생성, 제어, 관찰하기 위한 포괄적 도구킷을 제공합니다. 개발자는 맞춤형 의사결정 로직을 갖는 에이전트 클래스를 정의하고, 구성 가능한 리소스와 규칙이 있는 복잡한 환경을 설정하며, 정보 교환을 위한 통신 채널을 구현할 수 있습니다. 이 프레임워크는 동기 및 비동기 스케줄링, 이벤트 기반 행동을 지원하며, 성능 지표 로깅을 통합합니다. 사용자들은 핵심 모듈을 확장하거나 외부 AI 모델을 통합하여 에이전트의 지능을 높일 수 있습니다. 시각화 도구는 실시간 또는 사후 시뮬레이션에서 시뮬레이션을 렌더링하여, 출현하는 행동 분석과 시스템 파라미터 최적화에 도움을 줍니다. 학술 연구부터 분산 애플리케이션 프로토타이핑까지, Multi-Agent Systems는 엔드 투 엔드 다중 에이전트 시뮬레이션을 간소화합니다.

Skeernir은 게임 자동화와 프로세스 오케스트레이션을 위한 파펫 마스터 에이전트 개발 속도를 높이기 위해 설계된 오픈소스 AI 에이전트 프레임워크입니다. 이 프로젝트에는 기본 템플릿, 핵심 API, 대상 환경에 에이전트 로직을 연결하는 방법을 보여주는 샘플 모듈이 포함되어 있습니다. 시뮬레이션된 게임 플레이 또는 운영 체제 작업 제어에 활용 가능하며, 확장 가능한 아키텍처를 통해 사용자 정의 의사 결정 전략, 머신러닝 모델 플러그인, Windows, Linux, macOS에서의 에이전트 수명 주기 관리를 지원합니다. 내장 로깅 및 구성 지원으로 테스트, 디버깅, 배포가 간소화됩니다.