Este repositório implementa comunicação emergente em aprendizado por reforço multiagente usando PyTorch. Os usuários podem configurar redes neurais de emissores e receptores para jogar jogos referenciais ou navegação cooperativa, incentivando os agentes a desenvolver um canal de comunicação discreto ou contínuo. Oferece scripts para treinamento, avaliação e visualização dos protocolos aprendidos, além de utilitários para criação de ambientes, codificação e decodificação de mensagens. Pesquisadores podem expandi-lo com tarefas personalizadas, modificar arquiteturas de rede e analisar a eficiência do protocolo, promovendo experimentação rápida em comunicação emergente de agentes.

MAGAIL implementa uma extensão multi-agente da Aprendizagem por Imitation Adversarial Generativa, permitindo que grupos de agentes aprendam comportamentos coordenados a partir de demonstrações de especialistas. Construída em Python com suporte para PyTorch (ou variantes do TensorFlow), MAGAIL consiste em módulos de política (gerador) e discriminador que são treinados em um ciclo adversarial. Os agentes geram trajetórias em ambientes como OpenAI Multi-Agent Particle Environment ou PettingZoo, que o discriminador avalia quanto à autenticidade em relação aos dados de especialistas. Através de atualizações iterativas, as redes de políticas convergem para estratégias semelhantes às dos especialistas sem funções de recompensa explícitas. O design modular do MAGAIL permite personalizar arquiteturas de rede, ingestão de dados de especialistas, integração com ambientes e hiperparâmetros de treinamento. Além disso, registros integrados e visualização no TensorBoard facilitam o monitoramento e análise do progresso e desempenho do aprendizado multi-agente.

Open ACN é uma solução robusta de plataformas e frameworks de IA projetada para construir sistemas descentralizados de múltiplos agentes. Oferece um conjunto de protocolos de consenso destinados à cooperação entre agentes, garantindo decisões confiáveis em nós geograficamente distribuídos. O framework inclui camadas de comunicação modular, plugins de estratégia personalizáveis e um ambiente de simulação integrado para testes de ponta a ponta. Desenvolvedores podem definir comportamentos de agentes, implementar em Linux, macOS, Windows ou Docker, e aproveitar ferramentas de registro e monitoramento em tempo real. Ao fornecer APIs extensíveis e integração perfeita com modelos existentes de aprendizado de máquina, o Open ACN simplifica tarefas complexas de orquestração, fomentando redes autônomas interoperáveis, resilientes e adequadas para aplicações em robótica, automação de cadeias de suprimentos, finanças descentralizadas e IoT.

AgentForge fornece um ambiente estruturado para definir, combinar e orquestrar habilidades individuais de IA em agentes autônomos coesos. Suporta memória de conversação para retenção de contexto, integração de plugins para serviços externos, comunicação multiagente, agendamento de tarefas e tratamento de erros. Os desenvolvedores podem configurar manipuladores de habilidades personalizados, utilizar módulos integrados para compreensão de linguagem natural e integrar-se com LLMs populares como a série GPT da OpenAI. A abordagem modular do AgentForge acelera ciclos de desenvolvimento, facilita testes e simplifica a implantação de chatbots, assistentes virtuais, agentes de análise de dados e bots de automação específicos de domínio.

A plataforma Isaree é projetada para agilizar o desenvolvimento e implantação de agentes de IA. Em sua essência, fornece uma arquitetura unificada para criar agentes autônomos capazes de conversação, tomada de decisão e colaboração. Os desenvolvedores podem definir vários agentes com funções personalizadas, aproveitar a recuperação de memória baseada em vetores e integrar fontes externas de dados via módulos plugáveis. A plataforma inclui um SDK Python e API REST para interação fluida, suporta streaming de respostas em tempo real e oferece logs e métricas embutidos. Sua configuração flexível permite escalar entre ambientes usando Docker ou serviços cloud. Seja construindo chatbots com contexto persistente, automatizando fluxos de trabalho multi-etapas ou orquestrando assistentes de pesquisa, a plataforma Isaree oferece extensibilidade e confiabilidade para soluções de IA de nível empresarial.

autogen_multiagent fornece uma maneira estruturada de instanciar, configurar e coordenar múltiplos agentes de IA em Python. Oferece criação dinâmica de agentes, canais de mensagens entre agentes, planejamento de tarefas, ciclos de execução e utilitários de monitoramento. Integrando-se perfeitamente com a API da OpenAI, permite atribuir papéis especializados—como planejador, executor, resumidor—a cada agente e orquestrar suas interações. Este framework é ideal para cenários que requerem fluxos de trabalho modulares e escaláveis de IA, como análise automatizada de documentos, orquestração de suporte ao cliente e geração de códigos em múltiplas etapas.

Halite II é uma estrutura de desafio de código aberto que hospeda partidas de estratégia por turnos entre bots escritos pelos usuários. A cada rodada, os agentes recebem um estado do mapa, enviam comandos de movimento e ataque, e competem para controlar o maior território. A plataforma inclui um servidor de jogos, parser de mapas e ferramenta de visualização. Desenvolvedores podem testar localmente, refinar heurísticas, otimizar desempenho sob restrição de tempo e enviar para uma tabela de classificação online. O sistema suporta melhorias iterativas do bot, cooperação multi-agentes e pesquisa de estratégias personalizadas em um ambiente padronizado.

Microsoft AutoGen foi projetado para facilitar o desenvolvimento de ponta a ponta de agentes de IA autônomos, fornecendo componentes moduláveis para gerenciamento de memória, planejamento de tarefas, integração de ferramentas e comunicação. Os desenvolvedores podem definir ferramentas personalizadas com esquemas estruturados e conectar-se a principais provedores de LLM como OpenAI e Azure OpenAI. A estrutura suporta a orquestração de agentes únicos e múltiplos, permitindo fluxos de trabalho colaborativos onde os agentes coordenam para concluir tarefas complexas. Sua arquitetura plug-and-play permite fácil extensão com novos armazenamento de memória, estratégias de planejamento e protocolos de comunicação. Ao abstrair os detalhes de integração de baixo nível, o AutoGen acelera a Prototipagem e implantação de aplicações baseadas em IA em domínios como suporte ao cliente, análise de dados e automação de processos.

A Shepherding é uma estrutura de simulação de código aberto projetada para pesquisadores e desenvolvedores de aprendizado por reforço estudarem e implementarem tarefas de pastoreio multiagente. Oferece um ambiente compatível com Gym onde agentes podem ser treinados para desempenhar comportamentos como flanquear, coletar e dispersar grupos-alvo em espaços contínuos ou discretos. A estrutura inclui funções modulares de formação de recompensa, parametrização do ambiente e utilitários de registro para monitorar o desempenho de treinamento. Os usuários podem definir obstáculos, populações dinâmicas de agentes e políticas personalizadas usando TensorFlow ou PyTorch. Scripts de visualização geram gráficos de trajetórias e gravações de vídeo das interações dos agentes. O design modular do Shepherding permite integração perfeita com bibliotecas de RL existentes, possibilitando experimentos reprodutíveis, benchmark de novas estratégias de coordenação e prototipagem rápida de soluções de pastoreio impulsionadas por IA.