Java Action Interpolate은 LightJason 다중 에이전트 프레임워크와 통합하기 위해 설계된 특수한 Java 라이브러리입니다. 선형, 다항식, 스플라인 방법 등 다양한 보간 알고리즘을 제공하여 에이전트가 상태와 행동 간에 유연하게 전환할 수 있도록 합니다. 이 모듈은 조정 가능한 보간 매개변수, LightJason 행동 생명주기와 연동하며, 사용자 정의 데이터 유형도 지원합니다. Java Action Interpolate을 통해 개발자는 갑작스러운 행동 점프를 제거하고, 시뮬레이션의 정밀도를 향상시키며, 분산 또는 시뮬레이션 환경 내에서 부드러운 에이전트 이동과 의사 결정 행동을 단순화할 수 있습니다.

autogen4j는 자율형 AI 에이전트 구축의 복잡성을 추상화하는 경량 Java 라이브러리입니다. 계획, 메모리 저장 및 행동 실행을 위한 핵심 모듈을 제공하여, 고수준 목표를 순차적 하위 작업으로 분해할 수 있습니다. 이 프레임워크는 OpenAI, Anthropic 등 여러 LLM 제공자와 통합되며, 커스텀 도구(HTTP 클라이언트, 데이터베이스 커넥터, 파일 I/O) 등록도 지원합니다. 개발자는 유창한 DSL 또는 애노테이션을 통해 에이전트를 정의하고, 데이터 강화, 자동 보고서, 대화형 봇을 위한 파이프라인을 빠르게 구성할 수 있습니다. 확장 가능한 플러그인 시스템으로 다양한 애플리케이션에서 유연성을 보장합니다.

Dial4JaCa는 JaCaMo 다중 에이전트 플랫폼용 Java 라이브러리 플러그인으로, 에이전트 간 메시지를 가로채어 에이전트 의도를 인코딩하고 이를 LLM 백엔드(OpenAI, 로컬 모델)로 라우팅합니다. 대화 컨텍스트를 관리하고, 신념 기반을 갱신하며, 응답 생성 기능을 AgentSpeak(L)의 추론 주기 내에 직접 통합합니다. 개발자는 프롬프트를 커스터마이징하고 대화 아티팩트를 정의하며 비동기 호출을 처리하여 에이전트가 사용자 발화를 해석하고, 작업을 조정하며, 외부 정보를 자연어로 검색할 수 있도록 합니다. 모듈식 설계로 오류 처리, 로깅, 다중 LLM 선택을 지원하며, 연구, 교육, 빠른 프로토타이핑에 이상적입니다.