openai-agents-python은 완전 자율 AI 에이전트를 만들기 위한 포괄적인 Python 패키지입니다. 에이전트 계획, 도구 통합, 메모리 상태, 실행 루프에 대한 추상화를 제공합니다. 사용자들은 맞춤 도구를 등록하고, 에이전트 목표를 지정하며, 프레임워크가 단계별 추론을 조율하게 할 수 있습니다. 이 라이브러리에는 에이전트 행동을 테스트하고 기록하는 유틸리티도 포함되어 있어, 행동 반복과 복잡한 다중 단계 작업 문제 해결이 더 쉽습니다.

LiteMultiAgent는 각각 고유한 역할과 책임이 부여된 여러 AI 에이전트를 병렬 또는 순차적으로 구축하고 실행할 수 있는 모듈식 SDK를 제공합니다. 내장 메모리 저장소, 메시징 파이프라인, 플러그인 어댑터, 실행 루프를 갖추어 복잡한 에이전트 간 통신을 관리합니다. 사용자는 에이전트 행동을 커스터마이징하고, 외부 도구 또는 API를 플러그인하며, 로그를 통해 대화를 모니터링할 수 있습니다. 프레임워크의 경량 설계와 종속성 관리 덕분에 신속한 프로토타이핑과 협력 AI 워크플로우의 프로덕션 배포에 이상적입니다.

Acme는 Python 기반 프레임워크로, 강화 학습 에이전트 개발 및 평가를 쉽게 합니다. 미리 제작된 에이전트 구현(예: DQN, PPO, SAC), 환경 래퍼, 재생 버퍼 및 분산 실행 엔진을 포함합니다. 연구자들은 이들을 조합하여 새로운 알고리즘의 프로토타입을 만들고, 내장 로깅을 통해 학습 메트릭을 모니터링하며, 대규모 실험을 위한 확장 가능한 분산 파이프라인을 활용할 수 있습니다. Acme는 TensorFlow와 JAX와 통합되고, OpenAI Gym 인터페이스를 통한 맞춤형 환경 지원, 체크포인트 생성, 평가, 하이퍼파라미터 구성 유틸리티를 포함합니다.

Swarms SDK는 대형 언어 모델을 사용하는 협력적 다중 에이전트 시스템의 생성, 구성, 실행을 간소화합니다. 개발자는 연구원, 종합자, 비평가와 같은 역할을 가진 에이전트를 정의하고, 이들을 메시지를 교환하는 소집단(스웜)으로 그룹화합니다. SDK는 스케줄링, 컨텍스트 지속성, 메모리 저장을 처리하여 반복적인 문제 해결을 가능하게 합니다. OpenAI, Anthropic 및 기타 LLM 제공자와의 원활한 통합을 지원하며, 로깅, 결과 집계, 성능 평가를 위한 유틸리티를 제공합니다.

협력검색환경은 이산 격자와 연속 공간 모두에서 협력 검색 작업에 적합한 유연한 gym 호환 다중 에이전트 강화 학습 환경을 제공합니다. 에이전트는 부분 관측 하에 작동하며, 사용자 정의 가능한 통신 토폴로지를 기반으로 정보를 공유할 수 있습니다. 이 프레임워크는 검색 및 구호, 동적 목표 추적, 공동 매핑과 같은 사전 정의된 시나리오를 지원하며, 사용자 지정 환경과 보상 구조를 정의하는 API를 제공합니다. Stable Baselines3와 Ray RLlib과 같은 인기 RL 라이브러리와 원활하게 통합되어 있으며, 성능 분석을 위한 로깅 유틸리티와 실시간 모니터링을 위한 시각화 도구를 포함하고 있습니다. 연구자들은 격자 크기, 에이전트 수, 센서 범위, 보상 공유 메커니즘 등을 조정하여 협력 전략을 평가하고 새로운 알고리즘의 벤치마크를 할 수 있습니다.