AgentMesh fornece uma infraestrutura modular para desenvolvedores criarem redes de agentes de IA, cada um focado em uma tarefa ou domínio específico. Os agentes podem ser descobertos e registrados dinamicamente em tempo de execução, trocar mensagens assíncronas e seguir regras de roteamento configuráveis. A estrutura lida com tentativas de reconexão, fallback e recuperação de erros, permitindo pipelines multi-agente para processamento de dados, suporte à decisão ou casos de uso conversacionais. Integra facilmente com modelos LLM existentes e modelos personalizados via uma interface de plugins simples.

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.

FMAS (Sistema Multiagente Flexível) é uma biblioteca de código aberto em Python para construir, executar e visualizar simulações multiagente. Você pode definir agentes com lógica de decisão personalizada, configurar um modelo de ambiente, estabelecer canais de mensagens para comunicação e executar execuções de simulação escaláveis. O FMAS fornece hooks para monitorar o estado do agente, depurar interações e exportar resultados. Sua arquitetura modular suporta plugins para visualização, coleta de métricas e integração com fontes de dados externas, tornando-o ideal para pesquisa, educação e prototipagem de sistemas autônomos no mundo real.

MultiAgentes fornece uma arquitetura modular para definir ambientes e agentes, apoiando interações multiagente síncronas e assíncronas. Inclui classes base para ambientes e agentes, cenários pré-definidos para tarefas cooperativas e competitivas, ferramentas para personalizar funções de recompensa, e APIs para comunicação entre agentes e compartilhamento de observações. Utilitários de visualização permitem monitoramento em tempo real de comportamentos dos agentes, enquanto módulos de registro gravam métricas de desempenho para análise. A framework integra-se perfeitamente com bibliotecas de RL compatíveis com Gym, permitindo treinamentos usando algoritmos existentes. É projetado para extensibilidade, permitindo que desenvolvedores adicionem novos templates de ambiente, tipos de agentes e protocolos de comunicação para atender a diferentes necessidades de pesquisa e educação.