Open ACN — это надёжное решение платформ и фреймворков AI, разработанное для построения децентрализованных мультиагентных систем. Оно предлагает набор протоколов согласования, предназначенных для совместной работы агентов, обеспечивая надёжное принятие решений между геодистрибутивными узлами. В фреймворк входит модульный уровень коммуникации, настраиваемые плагины стратегий и встроенная среда симуляции для комплексных тестов. Разработчики могут определять поведение агентов, запускать их на Linux, macOS, Windows или Docker и использовать систему логирования и мониторинга в реальном времени. Предоставляя расширяемые API и гладкую интеграцию существующих моделей машинного обучения, Open ACN упрощает сложные задачи оркестрации и способствует созданию интероперабельных, устойчивых автономных сетей, пригодных для робототехники, автоматизации цепочек поставок, децентрализованных финансов и IoT.

AgentInteraction — это фреймворк на Python для разработчиков, предназначенный для моделирования, координации и оценки взаимодействий нескольких агентов с использованием больших языковых моделей. Он позволяет определять разные роли агентов, управлять ходом диалога через центрального менеджера и интегрировать любой API-поставщик LLM. Благодаря таким функциям, как маршрутизация сообщений, управление контекстом и аналитика производительности, AgentInteraction упрощает эксперименты с архитектурами агентов, основанными на сотрудничестве или конкуренции, а также облегчает создание прототипов сложных сценариев диалога и измерение их эффективности.

Multi-Agent-LLM предназначен для упрощения оркестрации нескольких ИИ-агентов на базе больших языковых моделей. Пользователи могут определять отдельных агентов с уникальными персонажами, хранилищем памяти и встроенными внешними инструментами или API. Централизованный AgentManager управляет циклами коммуникации, позволяя агентам обмениваться сообщениями в общей среде и совместно достигать сложных целей. Фреймворк поддерживает замену провайдеров LLM (например, OpenAI, Hugging Face), гибкие шаблоны запросов, истории разговоров и пошаговые контексты инструментов. Разработчикам доступны встроенные утилиты для логирования, обработки ошибок и динамического создания агентов, что позволяет масштабировать автоматизацию многоступенчатых рабочих процессов, исследовательских задач и пайплайнов принятия решений.

Swarms работает как фреймворк, ориентированный в первую очередь на Python и веб-интерфейс, позволяя пользователям настраивать отдельных агентов с конкретными ролями, управлением памятью и пользовательскими подсказками. Пользователи определяют взаимодействия агентов с помощью визуального редактора потоков или YAML-конфигураций, управляя сложными деревьями решений, дебатами и совместными задачами. Платформа поддерживает интеграцию плагинов для запросов данных, доступа к базам знаний и вызовов сторонних API. После развертывания Swarms обеспечивает мониторинг деятельности агентов, показатели производительности и журналы в реальном времени. Он горизонтально масштабируется с помощью инструментов оркестрации контейнеров, позволяя запускать крупномасштабные симуляции ИИ, роботизированные системы управления или интеллектуальные автоматизации рабочих процессов. Архитектура с открытым исходным кодом обеспечивает расширяемость, развитие сообществом и возможности самостоятельного хостинга для полного контроля данных.

SwarmFlow позволяет разработчикам создавать и координировать множество агентов ИИ с помощью настраиваемых рабочих процессов. Агенты могут асинхронно обмениваться сообщениями, делегировать подзадачи и интегрировать собственные плагины для логики, специфичной для области. Фреймворк управляет планированием задач, агрегацией результатов и обработкой ошибок, позволяя пользователям сосредоточиться на проектировании поведения агентов и стратегий взаимодействия. Модульная архитектура SwarmFlow облегчает создание сложных конвейеров для автоматического мозгового штурма, обработки данных и систем поддержки принятия решений, что делает прототипирование, масштабирование и мониторинг многопро агентных приложений простым.