CommNet — это библиотека ориентированная на исследования, реализующая архитектуру CommNet, позволяющую нескольким агентам делиться скрытыми состояниями на каждом шаге времени и обучаться координировать действия в кооперативных средах. Включает определения моделей PyTorch, скрипты обучения и оценки, оболочки среды для OpenAI Gym и утилиты для настройки каналов связи, количества агентов и глубины сети. Исследователи и разработчики могут использовать CommNet для прототипирования и бенчмаркинга стратегий межагентской коммуникации в задачах навигации, преследования–уклонения и сбора ресурсов.

Multi-Agent Coordination предоставляет легкий API для определения ИИ-агентов, регистрации их у центрального координатора и назначения задач для совместного решения. Он управляет маршрутизацией сообщений, контролем конкуренции и агрегированием результатов. Разработчики могут подключать собственные поведения агентов, расширять каналы связи и отслеживать взаимодействия через встроенное журналирование и хуки. Этот фреймворк упрощает создание распределенных рабочих процессов ИИ, где каждый агент специализируется на подзадаче, а координатор обеспечивает слажную работу.