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.

Multi-Agent-AI-Dynamic-Interaction은 여러 자율 AI 에이전트로 구성된 시스템을 설계, 구성, 실행하는 유연한 환경을 제공합니다. 각 에이전트는 특정 역할, 목표, 통신 프로토콜을 부여받을 수 있습니다. 이 프레임워크는 메시지 전달, 대화 컨텍스트 및 순차적 또는 병렬 상호작용을 관리합니다. OpenAI GPT, 기타 LLM API 및 커스텀 모듈과의 통합을 지원합니다. YAML 또는 Python 스크립트를 통해 시나리오를 정의하며, 에이전트 세부 정보, 작업 흐름 단계 및 정지 조건을 지정합니다. 이 시스템은 디버깅과 분석을 위해 모든 상호작용을 기록하며, 협력, 협상, 의사 결정, 복잡한 문제 해결 실험을 위해 에이전트 행동을 세밀하게 제어할 수 있습니다.