Мультияентные системы предназначены для упрощения создания, настройки и запуска распределенных архитектур на основе агентов. Разработчики могут определять поведение агентов, онтологии коммуникации и описание сервисов через классы Java. Фреймворк управляет настройкой контейнеров, передачей сообщений и жизненным циклом агентов. На основе стандартных протоколов FIPA он поддерживает P2P-переговоры, совместное планирование и модульное расширение. Пользователи могут запускать, отслеживать и отлаживать сценарии с несколькими агентами на одном устройстве или в сети, что делает его идеальным для исследований, обучения и небольших развертываний.

Репозиторий предлагает пошаговый учебник и эталонную реализацию для создания AI-агента на основе ReAct, использующего DeepSeek для поиска высокоразмерных векторов. В нем описывается настройка среды, установка зависимостей и конфигурация хранилищ векторов для пользовательских данных. Агент использует шаблон ReAct для объединения следов рассуждения с внешним поиском знаний, что создает прозрачные и объяснимые ответы. Пользователи могут расширять систему, добавляя дополнительные загрузчики документов, настраивая шаблоны подсказок или меняя базы данных векторов. Эта гибкая структура позволяет разработчикам и исследователям быстро прототипировать мощных диалоговых агентов, которые рассуждают, ищут и взаимодействуют с разными источниками знаний всего несколькими строками кода на Python.

Self-Determining AI Agents — это фреймворк на Python, разработанный для упрощения создания автономных AI-агентов. Он включает настраиваемый цикл планирования, в котором агенты создают задачи, планируют стратегии и выполняют действия с помощью интегрированных инструментов. В рамках есть модули постоянной памяти для сохранения контекста, гибкая система планирования задач и хуки для пользовательских инструментов, таких как веб-API или запросы к базам данных. Разработчики могут задавать цели агента через конфигурационные файлы или код, а библиотека управляет итеративным процессом принятия решений. Поддерживается логирование, мониторинг производительности, возможно расширение новыми алгоритмами планирования. Идеально подходит для исследований, автоматизации рабочих процессов и быстрого прототипирования интеллектуальных мультиагентных систем.