Multi-Agent Coordination предоставляет легкий API для определения ИИ-агентов, регистрации их у центрального координатора и назначения задач для совместного решения. Он управляет маршрутизацией сообщений, контролем конкуренции и агрегированием результатов. Разработчики могут подключать собственные поведения агентов, расширять каналы связи и отслеживать взаимодействия через встроенное журналирование и хуки. Этот фреймворк упрощает создание распределенных рабочих процессов ИИ, где каждый агент специализируется на подзадаче, а координатор обеспечивает слажную работу.

Wise Agents предлагает полный и ищущийся каталог платформ и фреймворков AI-агентов. Он включает фильтры по категориям, языкам программирования, типам лицензий и другим параметрам, чтобы помочь пользователям выбрать подходящий инструмент. Каждая запись агента содержит подробный профиль, ключевые возможности, ссылки на GitHub и документацию, а также оценки сообщества. Сайт регулярно обновляется благодаря вкладам сообщества, чтобы каждая новая версия и разработка агента были доступны в одном централизованном ресурсе.

A2A (Архитектура агент-агент) — это открытая платформа Google для разработки и эксплуатации распределённых ИИ-агентов, работающих совместно. Она предлагает модульные компоненты для определения ролей агентов, каналов связи и разделяемой памяти. Разработчики могут интегрировать различные поставщики LLM, настроить поведение агентов и управлять многошаговыми рабочими процессами. В A2A встроены функции мониторинга, обработки ошибок и возможности воспроизведения для отслеживания взаимодействий агентов. Предоставляя стандартизированный протокол для обнаружения агентов, передачи сообщений и распределения задач, A2A упрощает сложные схемы координации и повышает надёжность масштабируемых приложений на базе агентов в различных средах.

Agent Communication Protocol (ACP) — это формальный каркас, разработанный для обеспечения беспрепятственного взаимодействия автономных агентов ИИ. ACP задает набор типов сообщений, заголовков и соглашений по нагрузке, а также механизмы обнаружения и регистрации агентов. Он поддерживает отслеживание диалогов, согласование версий и стандартизированные отчёты об ошибках. Предоставляя независимые от языка схемы JSON и перенос-усреднённые связки, ACP сокращает сложность интеграции и позволяет разработчикам создавать масштабируемые и совместимые системы с несколькими агентами для обслуживания клиентов, роботизированных рое, оркестровки IoT и совместных рабочих процессов ИИ.

AI Agent Marketplace создан на Next.js и React для предоставления центра, где пользователи могут просматривать, оценивать и развертывать широкий спектр AI-агентов. Платформа извлекает метаданные агентов из вкладов сообщества, предлагая подробные описания, теги возможностей и демонстрации в браузере. Пользователи могут фильтровать агентов по области, функции или поставщику технологий. Для разработчиков репозиторий с открытым исходным кодом включает модульную архитектуру с поддержкой добавления новых записей агентов, настройки конечных точек API и персонализации компонентов интерфейса. Варианты развертывания включают хостинг на Vercel или локальные Docker-контейнеры. Консолидируя разрозненные проекты AI-агентов в один интерфейс поиска, маркетплейс ускоряет эксперименты, сотрудничество и интеграцию в производственные процессы.

AI Agent Marketplace — это каталог, управляемый сообществом, для AI-агентов, позволяющий разработчикам, исследователям и энтузиастам открывать, оценивать и вносить вклад в агентов. Пользователи могут фильтровать агентов по категориям, просматривать детальные описания и инструкции по интеграции, а также подавать собственных агентов через pull-запросы. Платформа собирает метаданные, ссылки и примеры для каждого агента, облегчая сравнение возможностей и поиск подходящего инструмента для конкретных случаев использования.

JADE — это фреймворк для разработки агентов на базе Java, упрощающий создание распределённых многоагентных систем. Он предоставляет инфраструктуру, соответствующую FIPA, включая среду выполнения, транспорт сообщений, каталог агентов и управление агентами. Разработчики пишут классы агентов на Java, развертывают их в контейнерах и используют графические инструменты, такие как RMA и Sniffer, для отладки и мониторинга. JADE поддерживает мобильность агентов, планирование поведения и операции жизненного цикла, обеспечивая масштабируемый и модульный дизайн для исследований, координации IoT, моделирования и автоматизации предприятий.

Aggregator AI-агентов Kaiban представляет унифицированную панель управления для просмотра и управления AI-агентами, созданными с использованием фреймворка KaibanJS. Пользователи могут фильтровать агентов по категориям, просматривать подробную документацию, тестировать поведение агентов и одним кликом разворачивать их в тестовой или боевой среде. Платформа отслеживает показатели выполнения в реальном времени и логи использования, что обеспечивает контроль за производительностью и быструю итерацию. Встроенные инструменты совместной работы позволяют нескольким заинтересованным сторонам добавлять аннотации, комментарии и делиться настройками, а API-интеграции позволяют встроить агентов в существующие приложения или рабочие процессы.