AI футбольный Кубок в среде Java JADE — это открытая демонстрация, использующая Java Agent DEvelopment Framework (JADE) для моделирования полного футбольного турнира. Каждый игрок моделируется как автономный агент с поведениями для движения, контроля мяча, передачи и удара, координируя стратегии через обмен сообщениями. Симулятор включает судей и тренеров, обеспечивает соблюдение правил и управляет сетками турнира. Разработчики могут расширить принятие решений с помощью пользовательских правил или интеграции модулей машинного обучения. Эта среда демонстрирует взаимодействие многопользовательских агентов, командную работу и динамическое планирование стратегий в реальном спортивном сценарии.

LiteSwarm — это комплексная структура оркестрации агентов ИИ, предназначенная для облегчения совместной работы нескольких специализированных агентов. Пользователи определяют отдельных агентов с разными ролями — такими как извлечение данных, анализ, суммирование или вызовы внешних API — и связывают их в визуальный рабочий процесс. LiteSwarm занимается коммуникацией между агентами, хранением постоянной памяти, восстановлением после ошибок и логированием. Поддерживает интеграцию API, расширения кода и мониторинг в реальном времени, что позволяет командам проектировать, тестировать и внедрять сложные решения с несколькими агентами без большого инженерного времени.

BeeAI Framework предлагает полностью модульную архитектуру для построения интеллектуальных агентов, которые могут выполнять задачи, управлять состоянием и взаимодействовать с внешними инструментами. Включает менеджер памяти для хранения долгосрочного контекста, систему плагинов для интеграции пользовательских навыков и встроенную поддержку связки API и координации нескольких агентов. В Framework доступны SDK для Python и JavaScript, консоль для начальной настройки проектов и скрипты развертывания для облака, Docker или периферийных устройств. Панели мониторинга и инструменты логирования помогают отслеживать производительность агентов и устранять ошибки в реальном времени.

CommNet — это библиотека ориентированная на исследования, реализующая архитектуру CommNet, позволяющую нескольким агентам делиться скрытыми состояниями на каждом шаге времени и обучаться координировать действия в кооперативных средах. Включает определения моделей PyTorch, скрипты обучения и оценки, оболочки среды для OpenAI Gym и утилиты для настройки каналов связи, количества агентов и глубины сети. Исследователи и разработчики могут использовать CommNet для прототипирования и бенчмаркинга стратегий межагентской коммуникации в задачах навигации, преследования–уклонения и сбора ресурсов.

Данное репозитории реализует появляющуюся коммуникацию в задачах обучения с подкреплением для нескольких агентов с помощью PyTorch. Пользователи могут настроить нейронные сети для отправителей и получателей для игры в референциальные игры или совместную навигацию, побуждая агентов развивать дискретный или непрерывный канал связи. Включены скрипты для обучения, оценки и визуализации изученных протоколов, а также утилиты для создания окружений, кодирования и декодирования сообщений. Исследователи могут расширять их пользовательскими задачами, изменять архитектуру сетей и анализировать эффективность протоколов, что способствует быстрому экспериментированию в области появления коммуникации агентов.