autogen_multiagent предоставляет структурированный способ создания, настройки и координации нескольких AI-агентов в Python. Он предлагает динамическое создание агентов, каналы обмена сообщениями, планирование задач, циклы выполнения и утилиты мониторинга. Благодаря бесшовной интеграции с API OpenAI, можно назначать специализированные роли — такие как планировщик, исполнитель, резюме — каждому агенту и управлять их взаимодействием. Эта рамка идеально подходит для сценариев, требующих модульных и масштабируемых AI-работых процессов, таких как автоматизированный анализ документов, организация поддержки клиентов и многошаговая генерация кода.

Swarms — это разработческий каркас, обеспечивающий создание, оркестрацию и выполнение многоплатформенных AI-рабочих процессов. Вы задаёте агентов с конкретными ролями, настраиваете их поведение с помощью подсказок LLM и связываете их с внешними инструментами или API. Swarms управляет межагентной коммуникацией, планированием задач и сохранением памяти. Архитектура плагинов позволяет легко интегрировать пользовательские модули, такие как ридеры, базы данных или панели мониторинга, а встроенные коннекторы поддерживают популярных поставщиков LLM. Независимо от того, нужны ли вам скоординированный анализ данных, автоматическая поддержка клиентов или сложные конвейеры принятия решений, Swarms предоставляет основу для развертывания масштабируемых автономных агентных экосистем.

CAMEL-AI — это фреймворк на Python, который позволяет разработчикам и исследователям создавать, настраивать и запускать несколько автономных ИИ-агентов, управляемых LLMs. Он включает встроенную поддержку генерации с дополнением извлечения (RAG), использования внешних инструментов, коммуникации между агентами, управления памятью и состоянием, а также планирования. Благодаря модульной архитектуре и легкой интеграции команды могут прототипировать сложные системы с несколькими агентами, автоматизировать рабочие процессы и масштабировать эксперименты на различных бекендах LLM.

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.

FMAS (Гибкая система мультиагентов) — это открытая библиотека Python для построения, выполнения и визуализации моделирования мультиагентов. Вы можете определить агентов с собственной логикой принятия решений, настроить модель окружения, установить каналы обмена сообщениями для коммуникации и запускать масштабируемое моделирование. FMAS предоставляет хуки для мониторинга состояния агентов, отладки взаимодействий и экспорта результатов. Его модульная архитектура поддерживает плагины для визуализации, сбора метрик и интеграции с внешними источниками данных, что делает его идеальным для исследований, обучения и прототипирования автономных систем в реальных условиях.

AWS Bedrock Multi-Agent Collaboration — это управляемая функция сервиса, которая позволяет оркестрировать нескольких AI-агентов, основанных на фундаментальных моделях, для совместной работы над сложными задачами. Вы настраиваете профили агентов с конкретными ролями, определяете схемы обмена сообщениями для связи и устанавливаете общий блок памяти для сохранения контекста. Во время выполнения агенты могут запрашивать данные из внешних источников, делегировать подпроцессы и объединять выходные данные. Такой коллаборативный подход поддерживает итеративные циклы мышления, повышает точность задач и позволяет динамически масштабировать агентов в зависимости от нагрузки. Интегрированный с консолью AWS, CLI и SDK сервис предоставляет панели мониторинга для визуализации взаимодействий агентов и показателей эффективности, упрощая разработку и оперативный контроль интеллектуальных мульти-агентных рабочих процессов.

HMAS — это open-source фреймворк на Python, позволяющий разрабатывать иерархические многоагентные системы. Он предлагает абстракции для определения иерархий агентов, протоколов межагентной связи, интеграции среды и встроенных циклов обучения. Исследователи и разработчики могут использовать HMAS для прототипирования сложных взаимодействий агентов, обучения скоординированных политик и оценки производительности в моделируемых средах. Его модульная архитектура облегчает расширение и настройку агентов, сред и стратегий обучения.

LiteSwarm — это комплексная структура оркестрации агентов ИИ, предназначенная для облегчения совместной работы нескольких специализированных агентов. Пользователи определяют отдельных агентов с разными ролями — такими как извлечение данных, анализ, суммирование или вызовы внешних API — и связывают их в визуальный рабочий процесс. LiteSwarm занимается коммуникацией между агентами, хранением постоянной памяти, восстановлением после ошибок и логированием. Поддерживает интеграцию API, расширения кода и мониторинг в реальном времени, что позволяет командам проектировать, тестировать и внедрять сложные решения с несколькими агентами без большого инженерного времени.

MASlite предоставляет понятный API для создания классов агентов, регистрации поведения и обработки событийной обмена сообщениями между агентами. В него входит планировщик для управления задачами агентов, моделирование окружения для симуляции взаимодействий и система плагинов для расширения основных возможностей. Разработчики могут быстро создавать прототипы сценариев с несколькими агентами на Python, определяя методы жизненного цикла, подключая агентов через каналы и запуская симуляции в безголовом режиме или с использованием инструментов визуализации.

MCP Crew AI — это разработчикский фреймворк, упрощающий создание и координацию GPT-агентов в командных работах. Определяя роли менеджера, работника и мониторинга, он автоматизирует делегирование задач, их выполнение и контроль. В комплекте встроена поддержка API OpenAI, модульная архитектура для пользовательских плагинов агентов и CLI для запуска и мониторинга вашей команды. MCP Crew AI ускоряет разработку систем с несколькими агентами, облегчая создание масштабируемых, прозрачных и легко поддерживаемых рабочих процессов на базе ИИ.

Многоагентное моделирование предоставляет гибкий API для определения классов агентов с пользовательскими датчиками, актуаторами и логикой принятия решений. Пользователи настраивают окружения с препятствиями, ресурсами и протоколами связи, затем запускают пошаговые или в реальном времени циклы моделирования. Встроенное логирование, планировщик событий и интеграция с Matplotlib помогают отслеживать состояние агентов и визуализировать результаты. Модульная архитектура легко расширяется новыми поведениями, окружениями и оптимизациями производительности, что делает его отличным выбором для академических исследований, обучения и прототипирования сценариев многопользовательских систем.

Модуль мультитейновой системы предоставляет модульную структуру для создания и оркестровки нескольких ИИ-агентов внутри приложений на Python. Он включает менеджер агентов для запуска и мониторинга, коммуникационную основу, поддерживающую различные протоколы (например, обмен сообщениями, широковещание событий), а также настраиваемые хранилища памяти для сохранения знаний на длительный срок. Разработчики могут определять разные роли агентов, назначать специальные задачи и настраивать стратегии сотрудничества, такие как формирование консенсуса или голосование. Фреймворк легко интегрируется с внешними ИИ-моделями и базами знаний, позволяя агентам reasoning, учиться и адаптироваться. Идеально подходит для распределённых симуляций, групп разговорных агентов и автоматизированных решений, ускоряет решение сложных задач за счёт параллельной автономии.

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.

Crewai предоставляет библиотеку на Python для проектирования и выполнения систем с несколькими ИИ-агентами. Пользователи могут определять отдельных агентов с специализированными ролями, настраивать каналы для обмена сообщениями между агентами и реализовывать динамичные планировщики для распределения задач в зависимости от текущего контекста. Модульная архитектура позволяет интегрировать различные LLM или пользовательские модели для каждого агента. Встроенные инструменты логирования и мониторинга отслеживают диалоги и решения, что обеспечивает беспрепятственную отладку и итеративное улучшение поведения агентов.

Многоагентная система AI предоставляет решение «от и до» для организации нескольких автономных агентов в облачных средах. Она использует безсерверную базу данных Neon, совместимую с Postgres, для хранения истории разговоров и состояния агентов, Azure Functions для масштабируемого выполнения логики агентов и API OpenAI для понимания и генерации естественного языка. Встроенные очереди сообщений и ролевая модель поведения позволяют агентам сотрудничать в таких задачах, как исследования, планирование, поддержка клиентов и анализ данных. Разработчики могут настраивать политики агентов, правила памяти и рабочие процессы под разнообразные бизнес-требования.

Многопроagentская архитектура предоставляет масштабируемую и расширяемую платформу для определения, регистрации и координации нескольких AI-агентов, работающих совместно над общей целью. Включает брокер сообщений, управление жизненным циклом, динамическое создание агентов и настраиваемые протоколы коммуникации. Разработчики могут создавать специализированных агентов (например, сборщиков данных, NLP-обработчиков, лиц, принимающих решения) и интегрировать их в основной runtime для выполнения таких задач, как агрегация данных и автономные рабочие процессы. Модульная архитектура поддерживает расширения через плагины и интеграцию с существующими ML моделями или API.

Multiagent_system предлагает полноценный набор инструментов для построения и управления средами с несколькими агентами. Пользователи могут задавать собственные сценарии моделирования, описывать поведение агентов и использовать предустановленные алгоритмы, такие как DQN, PPO и MADDPG. Фреймворк поддерживает синхронное и асинхронное обучение, позволяя агентам взаимодействовать одновременно или по очереди. Встроенные модули коммуникации облегчают обмен сообщениями между агентами для кооперативных стратегий. Конфигурация экспериментов упрощена с помощью YAML-файлов, а результаты автоматически сохраняются в формате CSV или в TensorBoard. Скрипты визуализации помогают интерпретировать траектории агентов, динамику наград и схемы коммуникации. Разработан для исследовательских и производственных задач, Multiagent_system легко масштабируется от одиночных прототипов до распределенного обучения на GPU-кластеров.

MultiAgentPuzzleSolver предоставляет модульную среду, где независимые агенты ИИ работают совместно для решения таких задач, как скользящие плитки, Кубик Рубика и логические сетки. Агенты делятся информацией о состоянии, договариваются о подзадачах и используют различные эвристики для более эффективного исследования пространства решений, чем одиночные подходы. Разработчики могут добавлять новые поведения агентов, настраивать протоколы коммуникации и расширять определения головоломок. В рамках фреймворка есть инструменты для визуализации взаимодействий агентов в реальном времени, сбора метрик и автоматизации экспериментов. Поддерживаются Python 3.8+, стандартные библиотеки и популярные ML-инструменты для беспрепятственной интеграции в исследовательские проекты.

MultiAgentSystems предназначена для упрощения процесса создания и оценки приложений многоагентного обучения с подкреплением (MARL). Платформа включает реализации современных алгоритмов, таких как MADDPG, QMIX, VDN, а также централизованное обучение с децентрализованным исполнением. В ней реализованы модульные обертки для сред OpenAI Gym, протоколы коммуникации между агентами и утилиты для журналирования метрик, таких как награда и сходимость. Исследователи могут настраивать архитектуры агентов, гиперпараметры, моделировать сценарии, включая совместную навигацию, распределение ресурсов и противоборствующие игры. Благодаря встроенной поддержке PyTorch, ускорению на GPU и интеграции с TensorBoard, MultiAgentSystems ускоряет эксперименты и бенчмаркинг в области коллаборативного и соревновательного многоагентного обучения.

OpenAI Agent Swarm — это модульная система, предназначенная для упрощения координации нескольких GPT-агентов при выполнении различных задач. Каждый агент работает независимо с настраиваемыми подсказками и ролями, а ядро Swarm управляет циклом жизни агентов, передачей сообщений и планированием задач. Платформа включает инструменты для определения сложных рабочих процессов, мониторинга взаимодействий агентов в реальном времени и объединения результатов в последовательный вывод. Распределяя рабочие нагрузки между специализированными агентами, пользователи могут решать сложные задачи — от генерации контента и анализа исследований до автоматической отладки и суммирования данных. OpenAI Agent Swarm бесшовно интегрируется с API OpenAI, позволяя разработчикам быстро развертывать мультиигровые системы без необходимости строить инфраструктуру оркестрации с нуля.