Multi-Agent — это набор инструментов для разработчиков, который помогает создавать и управлять несколькими параллельно работающими агентами ИИ. Каждый агент хранит собственную память, настройки подсказок и очередь сообщений. Вы можете определять пользовательское поведение, настраивать каналы связи между агентами и автоматически делегировать задачи в зависимости от ролей агентов. Он использует API Chat OpenAI для понимания и генерации языка и предоставляет модульные компоненты для оркестрации рабочих процессов, логгирования и обработки ошибок. Это позволяет создавать специализированных агентов, таких как научные ассистенты, обработчики данных или боты поддержки клиентов, которые совместно работают над сложными задачами.

OpenAgentSpec определяет комплексный набор схем JSON, API-интерфейсов и руководств по протоколам для ИИ-агентов. В него входит регистрация агентов, объявление возможностей, форматы сообщений, обработка событий, управление памятью и механизмы расширения. Следуя спецификации, организации могут создавать агентов, которые надежно взаимодействуют друг с другом и с хост-средами, снижая затраты на интеграцию и способствуя формированию многоразовой экосистемы совместимых компонентов ИИ.

APLib разработан для упрощения создания автономных агентов на базе ИИ в игровых и симуляционных средах. Используя архитектуру, вдохновлённую Belief-Desire-Intention (BDI), он предлагает модульные компоненты для восприятия, принятия решений и выполнения действий. Разработчики задают убеждения, цели и поведение через интуитивно понятные API и деревья поведения. Агенты APLib могут интерпретировать состояние игры через настраиваемые сенсоры, формировать планы с помощью встроенных планировщиков и взаимодействовать с окружением через исполнительные механизмы. Библиотека поддерживает интеграцию с Unity, Unreal и чистыми Java-окружениями, что облегчает автоматическое тестирование, исследования ИИ и симуляции. Она способствует повторному использованию модулей поведения, быстрому прототипированию и созданию надёжных QA-рабочих процессов за счёт автоматизации повторяющихся сценариев тестирования и моделирования сложного поведения игроков без ручных вмешательств.