Agentic AI Systems — это централизованный ресурс на GitHub, в котором представлен широкий спектр open-source агентских AI-фреймворков и инструментов. Он организует записи по функционалу, языкам и поддерживаемым инструментам, предоставляя прямые ссылки на исходный код, документацию и образцы быстрого запуска. Разработчики могут быстро находить и сравнивать платформы агентов, изучать образцы реализации и интегрировать выбранные фреймворки в свои проекты. Репозиторий регулярно обновляется новыми проектами, версиями и вкладом сообщества, делая его основным индексом для исследований и прототипирования автономных AI-систем.

MCP Crew AI — это разработчикский фреймворк, упрощающий создание и координацию GPT-агентов в командных работах. Определяя роли менеджера, работника и мониторинга, он автоматизирует делегирование задач, их выполнение и контроль. В комплекте встроена поддержка API OpenAI, модульная архитектура для пользовательских плагинов агентов и CLI для запуска и мониторинга вашей команды. MCP Crew AI ускоряет разработку систем с несколькими агентами, облегчая создание масштабируемых, прозрачных и легко поддерживаемых рабочих процессов на базе ИИ.

DEf-MARL (Фреймворк децентрализенного исполнения для многопользовательского обучения с подкреплением) обеспечивает надежную инфраструктуру для выполнения и обучения кооперативных агентов без централизованных контроллеров. Он использует протоколы связи peer-to-peer для обмена политиками и наблюдениями между агентами, обеспечивая координацию через локальные взаимодействия. Фреймворк бесшовно интегрируется с такими популярными инструментами RL, как PyTorch и TensorFlow, предлагая настраиваемые оболочки окружения, сборку распределенных запусков и модули синхронизации градиентов. Пользователи могут определять индивидуальные пространства наблюдения, функции награды и топологии связи. DEf-MARL поддерживает динамическое добавление и удаление агентов во время выполнения, отказоустойчивое выполнение за счет репликации критического состояния между узлами и адаптивное расписание связи для балансировки исследования и эксплуатации. Он ускоряет обучение за счет параллельного моделирования окружений и уменьшения центральных узких мест, что делает его подходящим для масштабных исследований MARL и промышленных симуляций.

В быстром мире сегодня HybridAI преодолевает разрыв между человеческими взаимодействиями и технологиями ИИ. Используя современные модели ИИ, HybridAI управляет взаимодействиями с помощью умной автоматизации и предоставляет администраторам возможность брать на себя управление разговорами в случае необходимости, обеспечивая человеческое прикосновение в критические моменты. Этот динамичный подход повышает качество обслуживания клиентов, делая взаимодействия более значительными и увлекательными.

multi_agent_celar представляет собой модульную платформу ИИ, позволяющую осуществлять коммуникацию между несколькими интеллектуальными агентами на основе возникающего языка в симулированных окружениях. Пользователи могут задавать поведения агентов через файлы политик, настраивать параметры окружения и запускать сессии совместного обучения, в ходе которых агенты развивают собственные протоколы связи для решения кооперативных задач. В состав фреймворка входят скрипты оценки, инструменты визуализации и поддержка масштабируемых экспериментов, что делает его идеальным для исследований в области мультиагентного взаимодействия, возникающих языков и процессов принятия решений.