IoA обеспечивает гибкую архитектуру для определения, координации и выполнения нескольких ИИ-агентов в едином рабочем процессе. Основные компоненты включают планировщик, который разлагает высокоуровневые цели, исполнитель, отправляющий задачи специализированным агентам, и модули памяти для управления контекстом. Поддерживается интеграция с внешними API и наборами инструментов, осуществляется мониторинг в реальном времени и доступны настраиваемые плагина навыков. Разработчики могут быстро прототипировать автономных ассистентов, чат-ботов для поддержки клиентов и пайплайнов обработки данных, комбинируя готовые модули или расширяя их собственной логикой.

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.

AgentCrew предназначена для упрощения создания и управления ИИ-агентами путём абстрагирования таких функций, как жизненный цикл агента, постоянство памяти, планирование задач и межагентное взаимодействие. Разработчики могут определять собственные профили агентов, задавать триггеры и условия, а также интегрировать основные поставщики больших языковых моделей, такие как OpenAI и Anthropic. Фреймворк предоставляет Python SDK, CLI-инструменты, RESTful API и интуитивно понятную веб-панель для мониторинга производительности агентов. Возможности автоматизации рабочего процесса позволяют агентам работать параллельно или последовательно, обмениваться сообщениями и регистрировать взаимодействия для аудита и повторного обучения. Модульная архитектура поддерживает плагины для расширения, что позволяет организациям адаптировать платформу под разнообразные случаи использования — от чат-ботов поддержки клиентов до автоматизированных исследовательских помощников и каналов извлечения данных.

AgentMesh предоставляет модульную инфраструктуру, позволяющую разработчикам создавать сети AI-агентов, каждый из которых сосредоточен на конкретной задаче или области. Агенты могут обнаруживаться и регистрироваться динамически во время выполнения, обмениваться сообщениями асинхронно и следовать настраиваемым правилам маршрутизации. Фреймворк управляет повторными попытками, резервными копиями и восстановлением ошибок, поддерживая многогранные конвейеры для обработки данных, поддержки принятия решений или диалоговых приложений. Легко интегрируется с существующими моделями LLM и пользовательскими моделями через простой интерфейс плагинов.

Репозиторий Protocol Net Protocol предоставляет полную Java-реализацию взаимодействия по протоколу FIPA Contract Net. Разработчики могут создавать управляющих и контрактных агентов, которые обмениваются CFP (запросами предложений), предложениями, принятием и отказами через коммуникационные каналы агентов. В код включены основные модули для распространения задач, сбора ставок, оценки предложений на основе настраиваемых критериев, присуждения контрактов и мониторинга выполнения. Его можно интегрировать в большие системы с несколькими агентами или использовать как автономную библиотеку для исследований, промышленных расписаний или командной работы роботов.

JaCaMo предоставляет единое окружение для разработки и запуска многоагентных систем (MAS), объединяя три основных компонента: язык программирования агентов Jason для агентов на базе BDI, CArtAgO для моделирования окружающей среды с помощью артефактов и Moise для задания организационных структур и ролей. Разработчики могут писать планы агентов, определять артефакты с операциями и организовывать группы агентов в рамках нормативных структур. Платформа включает инструменты для симуляции, отладки и визуализации взаимодействий MAS. Благодаря поддержке распределённого выполнения, репозиториям артефактов и гибкому обмену сообщениями, JaCaMo позволяет быстро создавать прототипы и проводить исследования в областях, таких как ройоподобный интеллект, коллаборативная робототехника и распределённое принятие решений. Его модульная архитектура обеспечивает масштабируемость и расширяемость для академических и промышленных проектов.

MARL Simulator предназначен для эффективной и масштабируемой разработки алгоритмов мультиагентного обучения с подкреплением (MARL). Используя распределённое ядро PyTorch, он позволяет запускать параллельное обучение на нескольких GPU или узлах, значительно сокращая время экспериментов. Модульный интерфейс окружений поддерживает стандартные сценарии — такие как совместная навигация, охотник-жертва и мир в сетке, — а также пользовательские среды. Агентам доступны различные протоколы коммуникации для координации действий, обмена наблюдениями и синхронизации наград. Настраиваемые пространства наград и наблюдений обеспечивают тонкий контроль за динамикой обучения, а встроенные инструменты логирования и визуализации дают постоянный обзор показателей эффективности.

JADE — это фреймворк агентов на базе Java, позволяющий разработчикам создавать, развертывать и управлять несколькими автономными программными агентами в распределенных средах. Каждый агент работает внутри контейнера, общается через стандартный язык коммуникации агентов FIPA (ACL) и может регистрировать услуги в Службе каталогов для обнаружения. Агенты выполняют предопределенные поведения или динамические задачи и могут мигрировать между контейнерами с помощью удаленного вызова методов (RMI). JADE поддерживает определения онтологий для структурированного содержания сообщений и предоставляет графические инструменты для мониторинга состояний агентов и обмена сообщениями. Его модульная архитектура позволяет интеграцию с внешними службами, базами данных и REST-интерфейсами, что делает его подходящим для разработки моделирований, IoT-организаций, систем переговоров и многого другого. Расширяемость и соответствие отраслевым стандартам ускоряют внедрение сложных многоагентных систем.

MultiAgentes использует модульную архитектуру для определения окружений и агентов, поддерживая синхронные и асинхронные взаимодействия между агентами. Включает базовые классы для окружений и агентов, предопределённые сценарии совместных и соревновательных задач, инструменты для настройки функций вознаграждения и API для обмена сообщениями и совместного использования наблюдений. Инструменты визуализации обеспечивают мониторинг поведения агентов в реальном времени, при этом модули логирования записывают метрики производительности для анализа. Фреймворк легко интегрируется с совместимыми с Gym библиотеками RL, позволяя обучать агентов с помощью существующих алгоритмов. MultiAgentes спроектирован с расчётом на расширяемость, позволяя разработчикам добавлять новые шаблоны окружений, типы агентов и протоколы связи для удовлетворения потребностей различных исследований и образовательных целей.

OpenAgentSpec определяет комплексный набор схем JSON, API-интерфейсов и руководств по протоколам для ИИ-агентов. В него входит регистрация агентов, объявление возможностей, форматы сообщений, обработка событий, управление памятью и механизмы расширения. Следуя спецификации, организации могут создавать агентов, которые надежно взаимодействуют друг с другом и с хост-средами, снижая затраты на интеграцию и способствуя формированию многоразовой экосистемы совместимых компонентов ИИ.