AutoGen Hands-On은 실습 Python 예제를 통해 AutoGen 프레임워크 사용법을 학습할 수 있는 체계적인 환경을 제공합니다. 저장소를 복제하고, 종속성을 설치하며, API 키를 설정하여 다중 에이전트 환경을 배포하는 과정을 안내합니다. 각 스크립트는 에이전트 역할 정의, 세션 메모리, 메시지 라우팅, 작업 오케스트레이션 패턴과 같은 핵심 기능을 보여줍니다. 코드에는 로깅, 오류 처리, 확장 가능한 훅이 포함되어 있어 에이전트의 행동을 맞춤형으로 조정하거나 외부 서비스와 통합할 수 있습니다. 사용자는 고객 지원 챗봇부터 자동화된 데이터 처리 파이프라인에 이르기까지 여러 에이전트가 상호작용하는 협력형 AI 워크플로우를 실습하며 경험을 쌓습니다. 이 튜토리얼은 다중 에이전트 조정과 확장 가능한 AI 개발의 모범 사례를 장려합니다.

MCP Crew AI는 협업 팀 내에서 GPT 기반 AI 에이전트의 생성과 조정을 쉽게 하는 개발자 중심 프레임워크입니다. 관리자, 워커, 모니터 역할을 정의하여 태스크 위임, 실행, 감독을 자동화합니다. 패키지에는 OpenAI API 지원, 사용자 맞춤형 에이전트 플러그인용 모듈형 아키텍처, 크루 실행과 모니터링을 위한 CLI가 내장되어 있습니다. MCP Crew AI는 다중 에이전트 시스템 개발을 가속화하여 확장 가능하고 투명하며 유지보수 용이한 AI 기반 워크플로우 구축을 쉽게 합니다.

Multi-Agent ColComp는 복잡한 작업을 함께 수행하는 AI 에이전트 팀을 조정하는 확장 가능한 오픈소스 프레임워크입니다. 개발자는 서로 다른 에이전트 역할을 정의하고, 통신 채널을 구성하며, 통합된 메모리 저장소를 통해 컨텍스트 데이터를 공유할 수 있습니다. 이 라이브러리에는 협상, 조정, 합의 형성 플러그인 구성요소가 포함되어 있으며, 협력 텍스트 생성, 분산 계획, 다중 에이전트 시뮬레이션 등의 예제 시나리오가 제공됩니다. 모듈식 설계는 쉽게 확장 가능하며, 연구 또는 운영 환경에서 빠른 프로토타이핑과 평가를 지원합니다.