IoA는 여러 AI 에이전트를 통합된 워크플로우 내에서 정의, 조정 및 실행할 수 있는 유연한 아키텍처를 제공합니다. 주요 구성 요소에는 상위 목표를 분해하는 플래너, 특화된 에이전트에 작업을 할당하는 수행기, 그리고 컨텍스트 관리를 위한 메모리 모듈이 포함됩니다. 외부 API 및 툴킷과의 통합, 실시간 모니터링, 그리고 커스터마이징 가능한 기능 플러그인을 지원합니다. 개발자는 기존 모듈을 결합하거나 맞춤 논리로 확장하여 자율 어시스턴트, 고객 지원 챗봇, 데이터 처리 파이프라인을 빠르게 프로토타입할 수 있습니다.

이 리포지토리는 FIPA Contract Net 상호작용 프로토콜의 완전한 Java 구현을 제공합니다. 개발자는 관리 에이전트와 계약 에이전트를 생성하여 CFP, 제안, 수락, 거절 등을 에이전트 통신 채널을 통해 교환할 수 있습니다. 주요 모듈에는 작업 브로드캐스팅, 입찰 수집, 사용자 지정 기준에 따른 제안 평가, 계약 수여, 실행 상태 모니터링이 포함되며, 연구 시뮬레이션, 산업 스케줄링, 로봇 협력 등에 활용할 수 있습니다.

JaCaMo는 Jason 기반 BDI 에이전트, CArtAgO 환경 모델링, Moise 조직 구조 및 역할 지정의 핵심 3가지 구성요소를 통합하여 설계 및 실행을 위한 통합 환경을 제공합니다. 개발자는 에이전트 계획서를 작성하고, 작업이 포함된 아티팩트를 정의하며, 규범적 틀에 따라 그룹을 조직할 수 있습니다. 또한, 이 플랫폼은 MAS 상호작용의 시뮬레이션, 디버깅, 시각화를 위한 도구를 포함하며, 분산 실행, 아티팩트 저장소, 유연한 메시징을 지원하여 스웜 인텔리전스, 협력 로봇공학, 분산 의사결정 분야의 빠른 프로토타입 제작 및 연구를 가능하게 합니다. 모듈화된 설계는 학술 및 산업 프로젝트 전반에 걸친 확장성과 유연성을 보장합니다.

FMAS (Flexible Multi-Agent System)는 오픈소스 Python 라이브러리로, 다중 에이전트 시뮬레이션의 구축, 실행 및 시각화를 제공합니다. 사용자 정의 의사 결정 논리를 갖는 에이전트를 정의하고, 환경 모델을 구성하며, 통신 채널을 설정하고, 확장 가능한 시뮬레이션을 실행할 수 있습니다. FMAS는 에이전트 상태 모니터링, 상호 작용 디버깅 및 결과 내보내기를 위한 후크를 제공하며, 모듈화된 아키텍처는 시각화, 메트릭 수집 및 외부 데이터 소스와의 통합을 위한 플러그인을 지원하여 연구, 교육 및 실제 프로토타입에 적합합니다.

OpenAgentSpec은 AI 에이전트에 대한 포괄적인 JSON 스키마, API 인터페이스, 프로토콜 지침을 정의합니다. 이는 에이전트 등록, 기능 선언, 메시지 형식, 이벤트 핸들링, 메모리 관리, 확장 메커니즘을 포함합니다. 규격을 따르면 조직은 신뢰성 있는 통신이 가능한 에이전트를 생성하여 통합 노력을 줄이고 상호 운용 가능한 AI 구성 요소의 재사용 생태계를 조성할 수 있습니다.