LiteMultiAgent предоставляет модульный SDK для создания и запуска нескольких AI-агентов параллельно или последовательно, каждый с уникальными ролями и обязанностями. В него встроены хранилища памяти, обмен сообщениями, адаптеры плагинов и циклы выполнения для управления сложной коммуникацией между агентами. Пользователи могут настраивать поведение агентов, интегрировать внешние инструменты или API и контролировать диалоги через логи. Легкий дизайн фреймворка и управление зависимостями делают его идеальным для быстрого прототипирования и развертывания совместных рабочих процессов AI в производстве.

CAMEL-AI — это фреймворк на Python, который позволяет разработчикам и исследователям создавать, настраивать и запускать несколько автономных ИИ-агентов, управляемых LLMs. Он включает встроенную поддержку генерации с дополнением извлечения (RAG), использования внешних инструментов, коммуникации между агентами, управления памятью и состоянием, а также планирования. Благодаря модульной архитектуре и легкой интеграции команды могут прототипировать сложные системы с несколькими агентами, автоматизировать рабочие процессы и масштабировать эксперименты на различных бекендах LLM.

Dial4JaCa — это библиотечный плагин для платформы совместной работы нескольких агентов JaCaMo, перехватывающий межагентские сообщения, кодирующий намерения агентов и маршрутизирующий их через backend LLM (OpenAI, локальные модели). Он управляет контекстом диалога, обновляет базы знаний и напрямую интегрирует генерацию ответов в циклы рассуждений AgentSpeak(L). Разработчики могут настраивать подсказки, определять артефакты диалога и обрабатывать асинхронные вызовы, позволяя агентам интерпретировать высказывания пользователя, координировать задачи и извлекать внешнюю информацию на естественном языке. Его модульная архитектура поддерживает обработку ошибок, ведение логов и выбор нескольких LLM, идеально подходит для исследований, обучения и быстрого прототипирования диалоговых MAS.

Проект использует фреймворк JADE (Java Agent DEvelopment) для построения мног Agentsystem. Определяются агенты, регистрирующиеся в AMS и DF платформы, обменивающиеся сообщениями ACL и выполняющие такие поведения, как циклические, одношаговые и FSM. В сценариях демонстрируются переговоры покупатель-продавец, протоколы контрактных сетей и распределение задач. Графический контейнер агента помогает отслеживать состояние агентов во время выполнения и поток сообщений.

MultiAgentes использует модульную архитектуру для определения окружений и агентов, поддерживая синхронные и асинхронные взаимодействия между агентами. Включает базовые классы для окружений и агентов, предопределённые сценарии совместных и соревновательных задач, инструменты для настройки функций вознаграждения и API для обмена сообщениями и совместного использования наблюдений. Инструменты визуализации обеспечивают мониторинг поведения агентов в реальном времени, при этом модули логирования записывают метрики производительности для анализа. Фреймворк легко интегрируется с совместимыми с Gym библиотеками RL, позволяя обучать агентов с помощью существующих алгоритмов. MultiAgentes спроектирован с расчётом на расширяемость, позволяя разработчикам добавлять новые шаблоны окружений, типы агентов и протоколы связи для удовлетворения потребностей различных исследований и образовательных целей.