처음부터 시작하는 다중 에이전트 시스템은 환경을 구축, 사용자 정의, 평가할 수 있는 포괄적인 Python 모듈 세트를 제공합니다. 사용자는 세계 모델을 정의하고, 고유한 감각 입력과 행동 능력을 가진 에이전트 클래스를 생성하며, 협력 또는 경쟁을 위한 유연한 통신 프로토콜을 확립할 수 있습니다. 이 프레임워크는 동적 작업 할당, 전략적 계획 모듈, 실시간 성과 추적을 지원합니다. 모듈식 아키텍처를 통해 맞춤형 알고리즘, 보상 함수, 학습 메커니즘의 손쉬운 통합이 가능합니다. 내장 시각화 도구와 기록 유틸리티로 개발자는 에이전트 상호작용을 모니터링하고 행동 패턴을 진단할 수 있습니다. 확장성과 명료성을 갖춘 설계로 분산 AI를 탐구하는 연구자와 에이전트 기반 모델링 교육자를 모두 위한 시스템입니다.

Multi-Agent-AI-Models-and-Path-Planning은 고전적 및 현대적 경로 계획 방법과 결합된 다중 에이전트 시스템 개발 및 테스트를 위한 종합 도구 모음을 제공합니다. A*, 다익스트라, RRT, 잠재장 필드와 같은 알고리즘 구현과 사용자 정의 가능한 에이전트 행동 모델을 포함합니다. 프레임워크는 시뮬레이션 및 시각화 모듈을 갖추고 있어 시나리오 생성, 실시간 모니터링 및 성능 분석이 원활하게 이루어집니다. 확장성을 고려하여 설계되어 있으며, 새로운 계획 알고리즘이나 에이전트 의사결정 모델을 플러그인하여 복잡한 환경에서의 협력 내비게이션 및 작업 할당을 평가할 수 있습니다.

멀티 에이전트 시스템은 경량이면서도 강력한 도구 키트를 제공하여 멀티 에이전트 시뮬레이션을 설계하고 실행할 수 있습니다. 사용자들은 의사 결정 로직을 캡슐화하는 사용자 정의 에이전트 클래스를 만들고, 세계 상태와 규칙을 나타내는 환경 객체를 정의하며, 상호작용을 조율하는 시뮬레이션 엔진을 구성할 수 있습니다. 이 프레임워크는 로깅, 메트릭 수집, 기본 시각화 모듈식을 지원하며, 협력 또는 적대적 환경에서 에이전트 행동을 분석하는 데 적합합니다. 군집 로봇공학, 자원 할당 및 분산 제어 실험의 빠른 프로토타이핑에 적합합니다.

AgentInteraction은 대규모 언어 모델을 사용한 다중 에이전트 상호작용을 시뮬레이션, 조율, 평가하기 위해 설계된 개발자 중심 Python 프레임워크입니다. 사용자 정의 에이전트 역할을 정의하고, 중앙 관리자를 통해 대화 흐름을 제어하며, 일관된 API를 통해 어떤 LLM 공급자와도 통합할 수 있습니다. 메시지 라우팅, 컨텍스트 관리, 성능 분석 같은 기능으로 AgentInteraction은 협력 또는 경쟁 에이전트 아키텍처 실험을 간소화하며, 복잡한 대화 시나리오의 프로토타이핑과 성공률 측정을 용이하게 만듭니다.

Agent Forge는 AI 에이전트를 정의, 실행 및 조정하기 위한 모듈형 아키텍처를 제공합니다. 내장된 작업 오케스트레이션 API를 통해 작업을 순차적 또는 병렬로 수행하며, 장기 맥락 유지를 위한 메모리 모듈과 외부 서비스(예: LLM, 데이터베이스, 타사 API)를 통합하는 플러그인 시스템을 포함하고 있습니다. 개발자는 복잡한 워크플로우를 저수준 인프라 관리를 하지 않고도 신속하게 프로토타입, 테스트 및 배포할 수 있습니다.