JasonEnvironments предоставляет коллекцию модулей среды, разработанных специально для Jason-мультитсистемы. Каждый модуль открывает стандартизированный интерфейс, чтобы агенты могли воспринимать, действовать и взаимодействовать в различных сценариях, таких как преследование-уклонение, добыча ресурсов и совместные задачи. Библиотека легко интегрируется в существующие проекты Jason: просто добавьте JAR, настройте нужную среду в файле архитектуры агента и запустите симуляцию. Разработчики также могут расширять или настраивать параметры и правила для адаптации среды под свои исследовательские или образовательные нужды.

Multi-Agent SEO Blog Generator — это фреймворк на Python, который координирует специализированных агентов ИИ для создания SEO-оптимизированных блог-постов. Он начинается с анализа ключевых слов с помощью SEO-агента для поиска высокоэффективных терминов. Затем агент по структурированию формирует схему поста, создавая заголовки и подтемы. Агент по содержанию пишет привлекательные и естественные абзацы. В конце агент по оптимизации корректирует ключевые слова, метаописания и внутренние ссылки. Разработчики могут настраивать шаблоны подсказок, изменять роли агентов и интегрировать API OpenAI. Эта модульная архитектура обеспечивает автоматическую разработку контента от начала до конца, гарантируя стабильное, SEO-дружественное и высококачественное содержание в масштабах.

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.

Многоагентная система электронной коммерции на JADE демонстрирует, как автономные агенты могут управлять рабочими потоками онлайн-шопинга. Агенты-покупатели ищут товары и ведут переговоры с агентами-продавцами. Агенты-продавцы управляют запасами и ценовыми стратегиями. Агенты-логистика планируют отгрузки и обновляют статус заказов. Система демонстрирует межагентную коммуникацию через ACL, расширение поведения и развертывание контейнеров на платформе JADE.

Java-Action-Shape — это специальная библиотека действий, разработанная для расширения возможностей системы LightJason с помощью продвинутых геометрических функций. Она предоставляет агентам готовые действия для создания стандартных фигур (круг, прямоугольник, многоугольник), применения трансформаций (сдвиг, вращение, масштаб), а также для выполнения аналитических расчетов (площадь, периметр, центроид). Каждое действие потокобезопасно и интегрировано с асинхронной моделью выполнения LightJason, что обеспечивает эффективную параллельную обработку. Разработчики могут определить пользовательские фигуры, задав вершины и грани, зарегистрировать их в реестре действий агента и включить в определения планов. Централизуя логику, связанную с фигурами, Java-Action-Shape сокращает объем повторного кода, обеспечивает единый API и ускоряет создание приложений с геометрической привязкой — от моделирования до образовательных инструментов.

PommerLearn позволяет исследователям и разработчикам обучать многоагентных RL-ботов в среде игры Pommerman. Включает готовые реализации популярных алгоритмов (PPO, DQN), гибкие конфигурационные файлы для гиперпараметров, автоматическое логирование и визуализацию метрик обучения, контрольные точки моделей и скрипты оценки. Его модульная архитектура облегчает расширение новыми алгоритмами, настройку среды и интеграцию с стандартными ML-библиотеками, такими как PyTorch.

SuperBot — это полноценный каркас AI-агентов, позволяющий разработчикам развертывать автономных, контекстно-зависимых помощников с помощью Python и командной строки. Он интегрирует модели чата OpenAI с системой памяти, функциями вызова и архитектурой плагинов. Агентам доступны выполнение shell-команд, запуск кода, взаимодействие с файлами, веб-поиск и поддержание состояния диалога. SuperBot поддерживает оркестровку множества агентов для сложных рабочих процессов, все настраивается с помощью простых скриптов Python и команд CLI. Его расширяемая структура позволяет добавлять пользовательские инструменты, автоматизировать задачи и подключать внешние API для построения надежных приложений на базе ИИ.

Team Coordination — это легкая библиотека Python, разработанная для упрощения оркестрации нескольких ИИ-агентов, работающих над сложными задачами. Определяя специализированные роли — такие как планировщики, исполнители, оценщики или коммуникаторы — пользователи могут разбивать высокоуровневую цель на управляемые подзадачи, делегировать их отдельным агентам и обеспечивать структурированную коммуникацию между ними. Фреймворк управляет асинхронным выполнением, маршрутизацией протоколов и сбором результатов, позволяя командам ИИ-агентов эффективно взаимодействовать. Его система плагинов поддерживает интеграцию с популярными LLM, API и собственными логическими модулями, что делает его идеальным для автоматизации обслуживания клиентов, исследований, игровых ИИ и обработки данных. Благодаря четким абстракциям и расширяемым компонентам, Team Coordination ускоряет разработку масштабируемых рабочих процессов с несколькими агентами.

Agent Forge упрощает весь цикл разработки AI-агентов, предлагая команды CLI для генерации скелетного кода, шаблонов диалогов и настроек конфигурации. Разработчики могут определять роли агентов, подключать провайдеров LLM и интегрировать внешние инструменты, такие как векторные базы данных, REST API и собственные плагины, используя дескрипторы YAML или JSON. Ф Framework поддерживает локальное выполнение, интерактивное тестирование и упаковку агентов в образы Docker или бессерверные функции для простого развертывания. Встроенная логгирование, профили окружения и хуки VCS упрощают отладку, коллаборацию и CI/CD-процессы. Эта гибкая архитектура поддерживает создание чат-ботов, автономных исследовательских ассистентов, каналов поддержки клиентов и автоматизированных процессов обработки данных с минимальной настройкой.

AGNO AI-агенты предоставляют пакет настраиваемых, предварительно созданных AI-агентов, выполняющих различные задачи: суммирование больших документов, парсинг и интерпретацию веб-контента, ответы на предметные вопросы, проверку исходного кода, анализ наборов данных и создание чат-ботов с памятью. Их модульный дизайн позволяет добавлять новые инструменты или интегрировать внешние API. Агенты управляются через конвейеры LangChain и доступны через REST API. AGNO поддерживает многозадачные рабочие процессы, ведение логов и простую развертку, что позволяет разработчикам ускорить автоматизацию на базе ИИ в своих приложениях.