SuperSwarm предназначен для оркестрации рабочих процессов на базе ИИ с участием нескольких специализированных агентов, которые взаимодействуют и сотрудничают в режиме реального времени. Он поддерживает динамическую декомпозицию задач, при которой главный контролирующий агент разбивает сложные цели на подсущности и назначает их экспертным агентам. Агенты могут делиться контекстом, обмениваться сообщениями и адаптировать свои подходы с учетом промежуточных результатов. Платформа предлагает веб-интерфейс, REST API и CLI для развертывания и мониторинга. Разработчики могут определять пользовательские роли, конфигурировать топологии роя и интегрировать внешние инструменты через плагины. SuperSwarm масштабируется горизонтально с использованием оркестрации контейнеров, обеспечивая надежную работу при больших нагрузках. Логи, метрики и визуализации помогают оптимизировать взаимодействия агентов, делая ее подходящей для передовых исследований, автоматизации поддержки клиентов, генерации кода и процессов принятия решений.

AIBrokers предоставляет единый интерфейс для управления и исполнения рабочих процессов с участием нескольких агентов и моделей ИИ. Он позволяет разработчикам определять брокеров, которые контролируют распределение задач, выбирая наиболее подходящую модель — например, GPT-4 для языковых задач или модель зрения для анализа изображений — на основе настраиваемых правил маршрутизации. ConversationManager поддерживает контекстное восприятие, сохраняя и извлекая прошлые диалоги, а модуль MemoryStore обеспечивает постоянное хранение состояния между сессиями. PluginManager позволяет беспрепятственно интегрировать внешние API или пользовательские функции, расширяя возможности брокера. Благодаря встроенному ведению журналов, механизмам мониторинга и настраиваемому обработке ошибок AIBrokers упрощает разработку и внедрение сложных приложений с ИИ в производственной среде.

Репозиторий Protocol Net Protocol предоставляет полную Java-реализацию взаимодействия по протоколу FIPA Contract Net. Разработчики могут создавать управляющих и контрактных агентов, которые обмениваются CFP (запросами предложений), предложениями, принятием и отказами через коммуникационные каналы агентов. В код включены основные модули для распространения задач, сбора ставок, оценки предложений на основе настраиваемых критериев, присуждения контрактов и мониторинга выполнения. Его можно интегрировать в большие системы с несколькими агентами или использовать как автономную библиотеку для исследований, промышленных расписаний или командной работы роботов.

Meta-Agent-with-More-Agents — это расширяемая open-source архитектура метаагента, позволяющая нескольким специализированным подагентам взаимодействовать для выполнения сложных задач. Utilizes LangChain для оркестровки агентов и API OpenAI для обработки естественного языка. Разработчики могут создавать пользовательские агенты для задач извлечения данных, анализа чувств, принятия решений или генерации контента. Мета-агент координирует разбиение задачи, отправляет цели подходящим агентам, собирает их выходные данные и итеративно уточняет результаты через циклы обратной связи. Модульная архитектура поддерживает параллельную обработку, ведение журналов и обработку ошибок. Идеально подходит для автоматизации многозадачных процессов, исследовательских пайплайнов и систем поддержки решений, она упрощает создание надежных распределенных ИИ-систем, абстрагируя коммуникацию между агентами и управление жизненным циклом.

Многопроцессорная система поиска и спасения в ROS — это робототехнический фреймворк, использующий ROS для развертывания нескольких автономных агентов для проведения скоординированных операций поиска и спасения. Каждый агент использует внутренние датчики и темы ROS для создания карт в реальном времени, избегания препятствий и обнаружения целей. Центральный координатор динамически распределяет задачи в зависимости от состояния агента и отзывов окружающей среды. Система может работать в Gazebo или на физических роботах, позволяя исследователям и разработчикам тестировать и совершенствовать взаимодействие множества роботов, протоколы связи и адаптивное планирование миссий в условиях, приближенных к реальности.

Multi-Agent-Blueprint — это комплексная платформа с открытым исходным кодом для построения и оркестрации нескольких ИИ-агентов, которые взаимодействуют для выполнения сложных задач. В основе лежит модульная система для определения различных ролей агентом, таких как исследователи, аналитики и исполнители, каждый с выделенными хранилищами памяти и шаблонами подсказок. Инструмент бесшовно интегрируется с крупными языковыми моделями, API внешних знаний и пользовательскими инструментами, что позволяет динамическую делегацию задач и циклы обратной связи между агентами. Включает встроенное логирование и мониторинг для отслеживания взаимодействий и результатов. Благодаря настраиваемым рабочим процессам и сменным компонентам разработчики и исследователи могут быстро прототипировать цепочки агентов для приложений, таких как генерация контента, анализ данных, разработка продуктов или автоматическая поддержка клиентов.