Crewai는 Python 기반의 라이브러리로, 다중 AI 에이전트 시스템을 설계하고 실행할 수 있습니다. 사용자는 특수 역할을 가진 개별 에이전트를 정의하고, 에이전트 간 통신을 위한 메시징 채널을 구성하며, 실시간 컨텍스트에 따라 작업을 배분하는 동적 플래너를 구현할 수 있습니다. 모듈형 아키텍처로 각 에이전트에 대해 다양한 LLM 또는 사용자 정의 모델을 연결할 수 있습니다. 내장된 로깅 및 모니터링 도구는 대화와 결정을 추적하여 디버깅과 행동 개선을 원활하게 합니다.

멀티 에이전트 AI 오케스트레이션은 자율 AI 에이전트 팀이 사전 정의된 또는 동적 목표를 위해 협력하는 것을 허용합니다. 각각의 에이전트는 고유한 역할, 능력, 메모리 저장소를 갖도록 구성할 수 있으며, 중앙 오케스트레이터를 통해 상호작용합니다. 이 프레임워크는 OpenAI, Cohere 등 LLM 제공자, Pinecone, Weaviate 등 벡터 데이터베이스, 사용자 정의 도구와 통합됩니다. 에이전트 행동 확장, 실시간 모니터링, 감사 추적 및 디버깅을 위한 로깅을 지원합니다. 다단계 질문 응답, 자동 콘텐츠 생성 파이프라인 또는 분산 의사결정 시스템과 같은 복잡한 워크플로우에 이상적이며, 에이전트 간 통신을 추상화하고 빠른 실험과 프로덕션 배포를 위한 플러그형 아키텍처를 제공합니다.

CommNet은 다중 에이전트가 각각의 시간 단계에서 숨겨진 상태를 공유하고 협력 환경에서 행동 조정을 학습할 수 있도록 하는 연구 지향 라이브러리입니다. 이 라이브러리에는 PyTorch 모델 정의, 훈련 및 평가 스크립트, OpenAI Gym 환경 래퍼, 통신 채널, 에이전트 수, 네트워크 깊이 등을 사용자 정의할 수 있는 유틸리티가 포함되어 있습니다. 연구자와 개발자는 CommNet을 사용하여 내비게이션, 추적-회피, 자원 수집 작업에서 에이전트 간 통신 전략을 프로토타입하고 벤치마킹할 수 있습니다.

Rivalz 네트워크는 여러 AI 에이전트 간의 격차를 해소하도록 설계되어 정보를 공유하고 자원을 공유할 수 있게 합니다. 이 협업 접근 방식은 개별 에이전트의 성능을 향상시킬 뿐만 아니라 전체 AI 효율성을 극대화합니다. 안전한 데이터 교환을 통해 에이전트는 서로에게서 배우고 변화에 더 빠르게 적응하며 사용자에게 보다 정교한 솔루션을 제공할 수 있습니다. Rivalz와 함께 조직은 AI 기술의 잠재력을 최대한 활용하여 의사 결정 개선과 운영 간소화를 이끌어낼 수 있습니다.

LangGraph와 함께하는 AI 에이전트는 관계 및 통신을 정의하기 위해 그래프 표현을 활용합니다. 각 노드는 에이전트 또는 도구를 나타내며, 작업 분해, 프롬프트 맞춤화, 동적 액션 라우팅을 가능하게 합니다. 이 프레임워크는 인기 있는 LLM과 원활하게 통합되며, 사용자 정의 도구 함수, 메모리 저장소 및 디버깅용 로깅을 지원합니다. 개발자는 복잡한 워크플로우의 프로토타이핑, 다단계 프로세스 자동화, 협업 에이전트 간 상호작용 실험을 몇 줄의 Python 코드로 수행할 수 있습니다.