LLM 에이전트 시뮬레이션 프레임워크는 자율 에이전트가 대규모 언어 모델을 통해 상호작용하는 시뮬레이션 환경의 설계, 실행 및 분석을 가능하게 합니다. 사용자는 여러 에이전트 인스턴스 등록, 사용자 지정 프롬프트 및 역할 할당, 메시지 전달 또는 공유 상태와 같은 커뮤니케이션 채널 지정이 가능합니다. 이 프레임워크는 시뮬레이션 주기를 조율하고, 로그를 수집하며, 턴 빈도, 반응 지연, 성공률과 같은 지표를 계산합니다. OpenAI, Hugging Face, 로컬 LLM과 원활하게 통합되며, 협상, 자원 배분 또는 공동 문제 해결과 같은 복잡한 시나리오를 만들어 출현 행동을 관찰할 수 있습니다. 확장 가능한 플러그인 아키텍처로 새 에이전트 행동, 환경 제약 또는 시각화 모듈을 추가하여 재현 가능한 실험을 촉진합니다.

강력한 자동 연구자는 연구 워크플로우를 자동화하고 가속화하는 Python 기반 AI 에이전트 프레임워크입니다. 사용자는 주제 또는 초기 질문을 정의하고, 에이전트는 반복적으로 후속 질문을 생성, OpenAI 모델에 제출하고 응답을 집계합니다. 사용자 정의 프롬프트 템플릿, 워크플로 체인, Markdown, JSON, PDF로의 자동 내보내기를 지원하며, 로깅과 결과 관리를 통해 재현성을 확보합니다. 이 도구는 학술 문헌 검토, 경쟁 정보 수집, 시장 조사, 기술 심층 조사에 이상적이며 수작업 부담을 줄이고 체계적인 연구 질문 커버리지를 보장합니다.

MARO(다중 에이전트 자원 최적화)는 공급망, 물류, 자원 관리를 위한 다중 에이전트 강화 학습 에이전트의 개발과 평가를 지원하는 파이썬 기반 프레임워크입니다. 재고 관리, 트럭 예약, 크로스 도킹, 컨테이너 임대 등 환경 템플릿을 포함하고 있습니다. 통합된 에이전트 API, 내장된 실험 추적기, 대규모 훈련을 위한 병렬 시뮬레이션 기능, 성능 분석을 위한 시각화 도구를 제공합니다. 모듈식으로 설계되어 확장 가능하며, 인기 있는 RL 라이브러리와 통합되어 재현 가능한 연구와 신속한 AI 최적화 프로토타이핑을 가능하게 합니다.

멀티 에이전트 AI 리서처는 사용자가 복잡한 과학적 조사에 협력하여 해결할 수 있도록 여러 AI 에이전트를 구성 및 배포할 수 있는 모듈식 확장 가능한 프레임워크를 제공합니 다. 문헌 분석 기반의 연구 방향을 제안하는 가설 생성 에이전트, 가설을 모델링하고 테스트하는 실험 시뮬레이션 에이전트, 시뮬레이션 출력을 처리하는 데이터 분석 에이전트, 그리고 연구 결과를 구조화된 문서로 정리하는 초안 작성 에이전트를 포함하고 있습니다. 플러그인 지원으로 맞춤형 모델과 데이터 소스를 통합할 수 있으며, 오케스트레이터는 에이전트 간 상호작용을 관리하고 각 과정을 기록하여 추적성을 확보합니다. 반복 작업 자동화와 R&D 워크플로 가속화에 이상적이며, 다양한 연구 분야에 걸쳐 재현성과 확장성을 보장합니다.

PettingZoo 게임을 위한 강화 학습 에이전트는 Python 기반 코드 라이브러리로, PettingZoo 환경에서 사용할 수 있는 다중 에이전트 RL용 DQN, PPO 및 A2C 알고리즘을 즉시 제공하며 표준화된 훈련 및 평가 스크립트, 조정 가능한 하이퍼파라미터, TensorBoard 로깅, 경쟁 및 협력 게임 지원 등을 갖추고 있습니다. 연구원과 개발자는 이 저장소를 클론하여 환경 및 알고리즘 파라미터를 조정하고, 훈련 세션을 실행하며, 메트릭을 시각화하여 빠르게 실험하고 비교할 수 있습니다.