Данное репозитории обеспечивает практическую демонстрацию двусторонней связи между агентами, построенными на фреймворке JADE. Включает пример классов Java, показывающих настройку агентов, создание сообщений по стандарту FIPA-ACL и обработку поведения асинхронно. Разработчики могут наблюдать за отправкой агентом A запроса REQUEST, обработкой запроса агентом B и ответом сообщением INFORM. В коде показано регистрация агентов с помощью DFService, использование циклических и одноразовых поведений, применение шаблонов сообщений для фильтрации и ведение логов диалогов. Идеально подходит для прототипирования обменов между агентами, пользовательских протоколов или интеграции JADE-агентов в более крупные распределённые системы ИИ.

Agent-Oriented Architecture (AOA) — это мощный фреймворк, предоставляющий разработчикам инструменты для построения и обслуживания интеллектуальных мульти-агентных систем. Агенты инкапсулируют состояние, поведение и паттерны взаимодействия, общаясь через асинхронную шину сообщений. В AOA есть модули для регистрации, обнаружения и сопоставления агентов, что обеспечивает динамическую композицию служб. Моделирование поведения поддерживает конечные автоматы, планирование, ориентированное на цели, и триггеры по событиям. Фреймворк управляет событиями жизненного цикла агентов: созданием, приостановкой, миграцией и завершением. Встроенные средства мониторинга и логирования облегчают настройку производительности и отладку. Универсальный транспортный слой поддерживает TCP, HTTP и пользовательские протоколы, что делает его пригодным для локальных, облачных и периферийных развертываний. Интеграция с популярными библиотеками обеспечивает беспрепятственную обработку данных и интеграцию AI-моделей.

Dial4JaCa — это библиотечный плагин для платформы совместной работы нескольких агентов JaCaMo, перехватывающий межагентские сообщения, кодирующий намерения агентов и маршрутизирующий их через backend LLM (OpenAI, локальные модели). Он управляет контекстом диалога, обновляет базы знаний и напрямую интегрирует генерацию ответов в циклы рассуждений AgentSpeak(L). Разработчики могут настраивать подсказки, определять артефакты диалога и обрабатывать асинхронные вызовы, позволяя агентам интерпретировать высказывания пользователя, координировать задачи и извлекать внешнюю информацию на естественном языке. Его модульная архитектура поддерживает обработку ошибок, ведение логов и выбор нескольких LLM, идеально подходит для исследований, обучения и быстрого прототипирования диалоговых MAS.