Flocking Multi-Agent는 군집 지능을 보여주는 자율 에이전트 시뮬레이션을 위한 모듈식 라이브러리를 제공합니다. 결속, 분리, 정렬의 핵심 조종 행동과 장애물 회피, 동적 목표 추적을 포함합니다. Python과 Pygame을 이용한 시각화를 통해, 이 프레임워크는 이웃 반경, 최대 속도, 회전 힘 등의 파라미터를 조정할 수 있습니다. 사용자 정의 행동 함수와 로보틱스 또는 게임 엔진 통합을 위한 훅을 통해 확장 가능하며, AI, 로보틱스, 게임 개발, 학술 연구에 이상적입니다. 간단한 지역 규칙이 어떻게 복잡한 글로벌 형태를 만들어내는지 보여줍니다.

MARFT는 재현 가능한 실험과 협력 AI 시스템의 빠른 프로토타이핑을 가능하게 하는 Python 기반의 LLM입니다.

CAMEL-AI는 개발자와 연구자가 LLM 기반의 여러 자율 AI 에이전트를 구축, 구성, 실행할 수 있도록 하는 파이썬 기반 프레임워크입니다. 검색 증강 생성(RAG), 외부 도구 사용, 에이전트 간 통신, 메모리 및 상태 관리, 스케줄링을 지원하며, 모듈형 구성요소와 손쉬운 통합으로 복잡한 다중 에이전트 시스템 프로토타이핑, 워크플로 자동화, 다양한 LLM 백엔드간 확장이 가능합니다.