SuperSwarm foi projetado para orquestrar fluxos de trabalho orientados por IA, aproveitando múltiplos agentes especializados que se comunicam e colaboram em tempo real. Suporta decomposição dinâmica de tarefas, onde um agente controlador principal divide objetivos complexos em subtarefas e as atribui a agentes especialistas. Os agentes podem compartilhar contexto, trocar mensagens e adaptar sua abordagem com base em resultados intermediários. A plataforma oferece um painel web, API RESTful e CLI para implantação e monitoramento. Desenvolvedores podem definir papéis personalizados, configurar topologias de enxame e integrar ferramentas externas via plugins. SuperSwarm escala horizontalmente usando orquestração de containers, garantindo desempenho robusto sob cargas pesadas. Logs, métricas e visualizações ajudam a otimizar interações entre agentes, tornando-o adequado para pesquisa avançada, automação de suporte ao cliente, geração de código e processos de tomada de decisão.

AIBrokers fornece uma interface unificada para gerenciar e executar fluxos de trabalho envolvendo múltiplos agentes e modelos de IA. Permite que os desenvolvedores definam brokers que supervisionam a distribuição de tarefas, escolhendo o modelo mais adequado — como GPT-4 para tarefas de linguagem ou um modelo de visão para análise de imagens — com base em regras de roteamento personalizáveis. O ConversationManager oferece suporte à consciência de contexto ao armazenar e recuperar diálogos passados, enquanto o módulo MemoryStore fornece gerenciamento de estado persistente entre sessões. O PluginManager possibilita a integração fluida de APIs externas ou funções personalizadas, ampliando as capacidades do broker. Com registro de logs, hooks de monitoramento e tratamento de erros configurável, AIBrokers simplifica o desenvolvimento e implantação de aplicações complexas baseadas em IA em ambientes de produção.

O repositório do Protocol Net Protocol oferece uma implementação completa em Java do protocolo de interação FIPA Contract Net. Desenvolvedores podem criar agentes gerentes e contratantes que trocam CFP (Solicitação de Propostas), propostas, aceitações e rejeições através de canais de comunicação de agentes. O código inclui módulos principais para divulgação de tarefas, coleta de lances, avaliação de propostas baseado em critérios personalizáveis, adjudicação de contratos e monitoramento do estado de execução. Pode ser integrado a grandes frameworks de múltiplos agentes ou usado como uma biblioteca autônoma para simulações de pesquisa, agendamento industrial ou coordenação robótica.

Meta-Agent-with-More-Agents é uma estrutura de código aberto extensível que implementa uma arquitetura de agente meta permitindo que múltiplos subagentes especializados colaborem em tarefas complexas. Usa LangChain para orquestração de agentes e APIs da OpenAI para processamento de linguagem natural. Desenvolvedores podem definir agentes personalizados para tarefas como extração de dados, análise de sentimentos, tomada de decisões ou geração de conteúdo. O agente meta coordena a decomposição de tarefas, distribui objetivos aos agentes apropriados, coleta suas saídas e aprimora iterativamente os resultados usando ciclos de feedback. Seu design modular suporta processamento paralelo, registro de logs e manejo de erros. Ideal para automação de fluxos de trabalho de múltiplas etapas, pipelines de pesquisa e sistemas de suporte à decisão dinâmicos, simplificando a construção de sistemas de IA distribuída robustos ao abstrair a comunicação entre agentes e a gestão de ciclo de vida.

O sistema de busca e resgate baseado em múltiplos agentes no ROS é uma estrutura de robótica que utiliza o ROS para implantar múltiplos agentes autônomos para operações coordenadas de busca e resgate. Cada agente utiliza sensores a bordo e tópicos ROS para mapeamento em tempo real, evitação de obstáculos e detecção de alvos. Um coordenador central atribui tarefas de forma dinâmica com base no andamento do agente e no feedback do ambiente. O sistema pode ser executado no Gazebo ou em robôs reais, permitindo que pesquisadores e desenvolvedores testem e aprimorem a cooperação entre múltiplos robôs, protocolos de comunicação e planejamento de missão adaptativo sob condições realistas.

O Multi-Agent-Blueprint é uma base de código abrangente e de código aberto para construir e orquestrar múltiplos agentes acionados por IA que colaboram para resolver tarefas complexas. Em sua essência, oferece um sistema modular para definir papéis de agentes distintos — como pesquisadores, analistas e executores — cada um com seus próprios armazéns de memória e modelos de prompt. O framework integra-se perfeitamente com modelos de linguagem grandes, APIs de conhecimento externas e ferramentas personalizadas, permitindo delegação dinâmica de tarefas e loops de feedback iterativos entre os agentes. Inclui também registros e monitoramento incorporados para acompanhar as interações e saídas dos agentes. Com fluxos de trabalho personalizáveis e componentes intercambiáveis, desenvolvedores e pesquisadores podem prototipar rapidamente pipelines multiagentes para aplicações como geração de conteúdo, análise de dados, desenvolvimento de produtos ou suporte ao cliente automatizado.