Модульный фреймворк для AI-агентов с MCP предназначен для упрощения разработки продвинутых ИИ-агентов, способных сохранять долгосрочный контекст, выполнять многошаговое рассуждение и адаптировать стратегии на основе памяти. Он использует модульный дизайн с компонентами Memory Manager, Conditional Planner и Prompt Manager, позволяющими создавать кастомные интеграции и расширять поддержку различных LLM. Memory Manager долговечно хранит прошлые взаимодействия, обеспечивая сохранение контекста. Conditional Planner оценивает условия на каждом шаге и динамически выбирает следующий действие. Prompt Manager формирует входные данные и безупречно цепляет задачи. Написан на Python, взаимодействует через API с моделями GPT OpenAI, поддерживает расширенную генерацию с использованием Retrieval-augmented и облегчает создание чат-ботов, автоматизацию задач и систем поддержки принятия решений. Обширная документация и примеры помогают пользователям настроить и адаптировать систему.

Multi-Agents System from Scratch предоставляет полный набор модулей на Python для построения, настройки и оценки мультиагентных сред с нуля. Пользователи могут определять модели мира, создавать классы агентов с уникальными сенсорными входами и возможностями действий, а также настраивать гибкие протоколы коммуникации для сотрудничества или конкуренции. Фреймворк поддерживает динамическое распределение задач, модули стратегического планирования и отслеживание производительности в реальном времени. Его модульная архитектура позволяет легко интегрировать пользовательские алгоритмы, функции вознаграждения и механизмы обучения. Встроенные инструменты визуализации и логирования позволяют разработчикам контролировать взаимодействия агентов и диагностировать паттерны поведения. Разработан с учетом расширяемости и ясности, система подходит как исследователям в области распределенного ИИ, так и педагогам, обучающим моделированию на базе агентов.