Microsoft AutoGen은 메모리 관리, 작업 계획, 도구 통합 및 통신을 위한 모듈형 컴포넌트를 제공하여 엔드 투 엔드 자율 AI 에이전트 개발을 촉진합니다. 개발자는 구조화된 스키마를 갖는 커스텀 도구를 정의하고, OpenAI와 Azure OpenAI 같은 주요 LLM 제공업체에 연결할 수 있습니다. 이 프레임워크는 단일 또는 다중 에이전트 오케스트레이션을 지원하며, 에이전트가 협력하여 복잡한 작업을완수하는 워크플로우를 가능하게 합니다. 플러그 앤 플레이 방식의 아키텍처로 새로운 메모리 저장소, 계획 전략 및 통신 프로토콜을 쉽게 확장할 수 있습니다. 저수준 통합 세부사항을 추상화하여, AutoGen은 다양한 도메인에서 AI 기반 애플리케이션의 프로토타이핑과 배포를 빠르게 합니다.

Multi-Agent Systems는 자율 에이전트 간의 상호작용을 생성, 제어, 관찰하기 위한 포괄적 도구킷을 제공합니다. 개발자는 맞춤형 의사결정 로직을 갖는 에이전트 클래스를 정의하고, 구성 가능한 리소스와 규칙이 있는 복잡한 환경을 설정하며, 정보 교환을 위한 통신 채널을 구현할 수 있습니다. 이 프레임워크는 동기 및 비동기 스케줄링, 이벤트 기반 행동을 지원하며, 성능 지표 로깅을 통합합니다. 사용자들은 핵심 모듈을 확장하거나 외부 AI 모델을 통합하여 에이전트의 지능을 높일 수 있습니다. 시각화 도구는 실시간 또는 사후 시뮬레이션에서 시뮬레이션을 렌더링하여, 출현하는 행동 분석과 시스템 파라미터 최적화에 도움을 줍니다. 학술 연구부터 분산 애플리케이션 프로토타이핑까지, Multi-Agent Systems는 엔드 투 엔드 다중 에이전트 시뮬레이션을 간소화합니다.

JADE는 Java 기반의 에이전트 프레임워크로, 개발자는 분산 환경에서 여러 자율 소프트웨어 에이전트를 생성, 배포, 관리할 수 있습니다. 각 에이전트는 컨테이너 내에서 실행되며, FIPA 준수 에이전트 통신 언어(ACL)를 통해 통신하고 디렉터리 파실리테이터에 서비스 등록하여 발견할 수 있습니다. 에이전트는 사전 정의된 행동 또는 동적 작업을 수행하며, RMI를 이용해 컨테이너 간 이동할 수 있습니다. JADE는 구조화된 메시지용 온톨로지 정의를 지원하며, 에이전트 상태와 메시지 교환을 모니터링하는 그래픽 도구를 제공합니다. 모듈식 아키텍처는 외부 서비스, 데이터베이스, REST 인터페이스와의 통합을 가능하게 하여 시뮬레이션, IoT 오케스트레이션, 협상 시스템 등 다양한 개발에 적합합니다. 프레임워크의 확장성 및 산업 표준 준수로 복잡한 다중 에이전트 시스템의 구현이 용이합니다.

MACL은 여러 개의 AI 에이전트 생성과 조정을 단순화하도록 설계된 모듈형 Python 프레임워크입니다. 개별 에이전트에 커스텀 기술을 정의하고, 통신 채널을 설정하며, 에이전트 네트워크 전체의 작업을 스케줄할 수 있습니다. 에이전트는 메시지를 교환하고, 책임을 협상하며, 공유된 데이터를 기반으로 동적으로 적응할 수 있습니다. 인기 LLM 지원과 확장성을 위한 플러그인 시스템을 내장하여, 고객 서비스 자동화, 데이터 분석 파이프라인, 시뮬레이션 환경과 같은 분야에서 확장 가능하고 유지보수 용이한 AI 워크플로우를 지원합니다.