Super-Agent-Party允許開發者定義一個Party物件，使各AI代理扮演不同角色，例如規劃、研究、草擬和審核。各代理可配置自訂提示、工具和模型參數。框架管理訊息傳遞與共享上下文，使代理能在子任務上實時協作。支援插件整合第三方服務、彈性代理協作策略與錯誤處理例程。透過直觀API，用戶能動態新增或移除代理、串接工作流程，並視覺化代理互動。基於Node.js且相容主要雲端服務提供商，Super-Agent-Party簡化可擴展且易於維護的多代理系統開發，適用於自動化、內容生成、資料分析等應用。

AgentSpeak是基於Java的開源實作，為AgentSpeak(L)語言設計，旨在促進BDI（信念-慾望-意圖）自主代理的創建與管理。它具有解析AgentSpeak(L)代碼、維護代理信念基底、觸發事件並根據現有信念和目標選擇執行計劃的運行時環境。該解釋器支援並行的代理執行、動態計劃更新及可自訂語義。透過模組化架構，程式設計師可以擴充核心組件，如計劃選擇與信念修正。AgentSpeak使學術界與產業界能更快速的原型設計、模擬與部署智慧型代理於模擬系統、物聯網及多代理場景中。

multiagent-golang提供了一個結構化的方法來建立Go中的多代理系統。它引入一個Agent抽象，每個代理可以配備不同的感測器來感知環境，以及執行器來採取行動。代理使用Go例程並通過專屬的訊息通道同時執行並溝通。框架還包含一個環境模擬層，用於處理事件、管理代理生命週期及追蹤狀態變化。開發者可以輕鬆擴展或自訂代理行為、配置模擬參數，並整合額外模組做日誌記錄或分析。它簡化了可擴展並行模擬的創建，適用於研究與原型設計。

multiagent_envs 提供一套模組化的Python環境，專為多智能體強化學習的研究與開發而設。包括合作導航、捕食者-獵物、社會困境和競爭性場景。每個環境允許定義智能體數量、觀察特徵、獎勵函數和碰撞動態。該框架與Stable Baselines和RLlib等常用RL庫無縫整合，支持向量化訓練、平行執行和方便記錄。用戶可以拓展現有場景或遵照API创建新环境，加速算法（如MADDPG、QMIX、PPO）的實驗和重現。

Pipe Pilot 是一個開源工具，讓開發者可以用 Python 建立、視覺化並管理 AI 流水線。它提供宣告式 API 或 YAML 配置，串連文本產生、分類、資料增強和 REST API 呼叫等任務。用戶可以實作條件分支、迴圈、重試及錯誤處理，建立彈性工作流程。Pipe Pilot 追蹤執行內容、記錄每個步驟，並支援平行或串行執行模式。它與主要 LLM 提供商、自訂函數和外部服務整合，適用於自動化報告、多回合聊天、智慧資料處理與複雜多階段 AI 應用。