AgentInteraction是一個面向開發者的Python框架，旨在模擬、協調和評估使用大型語言模型的多智能體交互。它允許用戶定義不同的智能體角色，通過集中管理器控制對話流程，並通過一致API整合任何LLM供應商。具有訊息路由、上下文管理和績效分析等功能，AgentInteraction簡化了合作或競爭智能體架構的實驗，便於原型設計複雜的對話場景並測量成功率。

Swarms 是一個以開發者為中心的框架，實現多代理 AI 工作流程的創建、協調和執行。您可以定義具有特定角色的代理，通過 LLM 提示配置它們的行為，並將其與外部工具或 API 連結。Swarms 管理代理間的通信、任務規劃和記憶持久化。它的插件架構允許無縫整合自訂模組，例如檢索器、資料庫或監控儀表板，同時內建連接器支援主流 LLM 提供商。不論您需要協調資料分析、自動化客戶支援或複雜的決策制定流程，Swarms 提供建立可擴展自動化代理生態系統的基礎元件。

Multi-Agent-LLM的設計旨在簡化由大型語言模型驅動的多個人工智能代理的協調。用戶可以定義具有獨特個人角色、記憶存儲和整合外部工具或API的獨立代理。一個中心的AgentManager管理通信循環，允許代理在共享環境中交換訊息並共同推進複雜目標。該框架支援切換LLM提供商（如OpenAI、Hugging Face）、靈活的提示範本、對話歷史和逐步工具上下文。開發者可利用內建的日誌、錯誤處理及動態代理生成工具，實現多步驟工作流程、研究任務和決策管道的可擴展自動化。

MultiAgentes採用模組化架構來定義環境和智能體，支持同步和異步的多智能體互動。它包含環境和智能體的基礎類別，預定義的合作和競爭任務方案，用於自定義獎勵函數的工具，以及通信和觀察分享的API。可視化工具允許實時監控智能體行為，同時記錄模組記錄性能指標供分析。該框架能與Gym兼容的強化學習庫無縫集成，讓使用者可以用現有演算法訓練智能體。MultiAgentes設計為可擴展性，允許開發者添加新的環境模板、智能體類型和通信協議，以適應多樣的研究與教育應用。

MASChat提供一個彈性的架構，用於協調由語言模型驅動的多個AI代理之間的對話。開發者可以定義具有特定角色的代理，例如研究員、摘要者或評論員，並指定他們的提示詞、許可權和通訊協議。MASChat的中心管理器負責訊息路由、維持上下文與記錄互動，以確保追蹤性。透過協調專門化代理，MASChat將像研究、內容創作或資料分析等複雜任務分解成平行工作流程，提高效率與洞察力。它整合OpenAI的GPT API或本地大型語言模型，並支援插件擴展客製化行為。MASChat非常適合用於多代理策略的原型設計、模擬合作環境，以及探索AI系統中的新興行為。