Java JADE 환경에서의 AI 축구컵은 Java Agent 개발 프레임워크(JADE)를 활용하여 전체 축구 토너먼트를 시뮬레이션하는 오픈소스 데모입니다. 각 선수는 움직임, 공 제어, 패스, 슛 행동이 가능한 자율 에이전트로 모델링되며, 메시지 교환을 통해 전략을 조율합니다. 시뮬레이터는 심판 및 코치 에이전트와 경기 규칙을 적용하며 토너먼트 브래킷을 관리합니다. 개발자는 커스텀 규칙 또는 머신러닝 모듈을 통합하여 의사결정을 확장할 수 있습니다. 이 환경은 실시간 스포츠 시나리오 내에서 다중 에이전트 통신, 팀워크, 역동적인 전략 계획을 보여줍니다.

LiteSwarm은 여러 전문화된 에이전트 간의 협업을 촉진하기 위해 설계된 포괄적인 AI 에이전트 오케스트레이션 프레임워크입니다. 사용자는 데이터 수집, 분석, 요약 또는 외부 API 호출과 같은 역할을 가진 개별 에이전트를 정의하고, 이를 시각적 워크플로우 내에 연결합니다. LiteSwarm은 에이전트 간 통신, 영속적 메모리 저장, 오류 복구, 로깅을 처리합니다. API 연동, 맞춤형 코드 확장, 실시간 모니터링을 지원하여 팀이 복잡한 다중 에이전트 솔루션을 프로토타이핑, 테스트, 배포하는 데 높은 엔지니어링 부담 없이 진행할 수 있게 합니다.

BeeAI Framework는 작업 수행, 상태 관리 및 외부 도구와 상호 작용할 수 있는 지능형 에이전트를 구축하기 위한 완전한 모듈식 아키텍처를 제공합니다. 장기 컨텍스트 유지를 위한 메모리 관리자, 사용자 지정 기술 통합을 위한 플러그인 시스템, API 체이닝 및 다중 에이전트 조정을 지원합니다. 프레임워크는 Python과 JavaScript SDK, 프로젝트 생성용 명령줄 인터페이스, 클라우드, Docker 또는 엣지 디바이스 배포 스크립트를 제공합니다. 모니터링 대시보드와 로깅 유틸리티는 실시간으로 에이전트 성능을 추적하고 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다.

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.

이 저장소는 PyTorch를 사용하여 다중 에이전트 강화학습에서 출현하는 커뮤니케이션을 구현합니다. 사용자들은 송신자와 수신자 신경망을 구성하여 참조 게임이나 협력 네비게이션을 수행하게 하고, 에이전트들이 이산 또는 연속 통신 채널을 개발하도록 격려합니다. 학습, 평가, 학습된 프로토콜 시각화 스크립트와 환경 생성, 메시지 인코딩/디코딩 유틸리티를 제공합니다. 연구자들은 맞춤형 작업을 확장하거나 네트워크 구조를 변경하고, 프로토콜 효율성을 분석하여 빠른 실험을 촉진할 수 있습니다.