Super-Agent-Party는 각 에이전트가 계획, 조사, 초안 작성, 검토 등 고유 역할을 수행하는 파티 객체를 정의할 수 있게 합니다. 각각의 에이전트는 사용자 정의 프롬프트, 도구, 모델 파라미터로 구성할 수 있습니다. 프레임워크는 메시지 라우팅과 공유 맥락을 관리하여, 에이전트들이 하위 작업에 대해 실시간으로 협력할 수 있도록 지원합니다. 타사 서비스용 플러그인 연동, 유연한 오케스트레이션 전략, 오류 처리 루틴도 지원됩니다. 직관적인 API를 통해 사용자는 동적으로 에이전트를 추가하거나 제거하며, 워크플로우를 연결하고 에이전트 상호작용을 시각화할 수 있습니다. Node.js 기반이고 주요 클라우드 제공 업체와 호환되어 확장성과 유지보수성이 뛰어난 AI 다중 에이전트 시스템 개발을 간소화합니다.

OpenAI Swarm은 다수의 AI 에이전트 간 병렬 실행과 합의 기반 의사결정을 가능하게 하는 다목적 오케스트레이션 라이브러리입니다. 작업을 개별 모델 인스턴스로 브로드캐스트하고, 그들의 출력을 집계하며, 구성 가능한 투표 또는 랭킹 방식을 적용하여 최고 점수를 받은 결과를 선택합니다. 개발자는 에이전트 수, 투표 임계값, 모델 조합을 조절하여 신뢰도를 높이고 편향을 완화하며 해결책 품질을 개선할 수 있습니다. Swarm은 연쇄 응답, 반복 피드백 루프, 상세 추론 기록을 지원하여 요약, 분류, 코드 생성, 복잡한 추론 태스크의 성능을 집단 지성으로 향상시킵니다.

multiagent_envs는 멀티에이전트 강화학습 연구 및 개발을 위해 맞춤형 모듈형 파이썬 기반 환경 세트를 제공하며, 협력 네비게이션, 포식자-피해자, 사회적 딜레마, 경쟁 무대 등의 시나리오를 포함합니다. 각 환경은 에이전트 수, 관찰 특징, 보상 함수, 충돌 역학을 정의할 수 있습니다. 이 프레임워크는 Stable Baselines, RLlib과 같은 인기 RL 라이브러리와 원활하게 통합되어 벡터화 학습 루프, 병렬 실행, 간편한 로깅을 지원합니다. 사용자들은 간단한 API를 따라 기존 시나리오를 확장하거나 새로 만들어 MADDPG, QMIX, PPO와 같은 알고리즘을 일관되고 재현 가능한 환경에서 실험할 수 있습니다.