다중 에이전트 시스템 프레임워크는 Python 애플리케이션 내에서 여러 AI 에이전트를 구축하고 조율하기 위한 모듈식 구조를 제공합니다. 에이전트 생성 및 감독을 담당하는 에이전트 관리자, 다양한 프로토콜(예: 메시지 전달, 이벤트 브로드캐스팅)을 지원하는 통신 기반, 장기 지식 저장이 가능한 맞춤형 메모리 저장소를 포함합니다. 개발자는 각기 다른 역할을 가진 에이전트를 정의하고, 특화된 작업을 할당하며, 합의 구축 또는 투표 같은 협력 전략을 구성할 수 있습니다. 이 프레임워크는 외부 AI 모델과 지식 베이스와 원활하게 통합되어, 에이전트가 추론, 학습, 적응할 수 있도록 합니다. 분산 시뮬레이션, 대화형 에이전트 클러스터, 자동 결정 프로세스에 이상적이며, 병렬 자율성을 활용해 복잡한 문제 해결을 가속화합니다.

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.