AWS Bedrock Multi-Agent Blueprint提供一個模組化的框架，用以在AWS Bedrock上實現多代理架構。包含定義代理角色（規劃者、研究員、執行者與評估者）的範例程式碼，這些角色透過共用訊息佇列合作。每個代理都可調用不同的Bedrock模型，配合自訂提示語，並將中間輸出傳遞給下一個代理。內建CloudWatch日誌記錄、錯誤處理範例，以及同步或非同步執行支援，展示如何管理模型選擇、批次任務與端到端協調。開發者可克隆資源庫、設定AWS IAM角色與Bedrock端點，然後透過CloudFormation或CDK部署。開源設計鼓勵擴展角色、跨任務擴充代理，並整合S3、Lambda與Step Functions。

智能體中的新興通訊是一個開源的PyTorch框架，專為探索多智能體系統如何發展自己的通訊協議的研究人員設計。該資料庫提供靈活的合作強化學習任務實現，包括參照游戲、組合彩游戲和對象識別挑戰。用戶定義說話者和聽者的架構，指定訊息通道的屬性（如詞匯大小和序列長度），並選擇訓練策略（如策略梯度或監督學習）。框架包括端到端的腳本用於執行實驗、分析通訊效率和可視化新興語言。其模組化設計允許輕鬆擴展新的游戲環境或自定義損失函數。研究人員可以復現已發表的研究、基準測試新算法，並探究新興智能體語言的組合性和語意。

此儲存庫利用PyTorch實作多代理增強學習中的新興通信。使用者可配置發送與接收神經網路來進行參照遊戲或合作導航，促使代理建立離散或連續的通信通道。提供訓練、評估與視覺化的腳本，以及用於環境建立、訊息編碼與解碼的工具。研究人員可加入自訂任務、修改網路架構，並分析協議效率，加速新興代理通信的實驗。

MACL 是一個模組化的 Python 框架，旨在簡化多個 AI 智能體的創建與協調。它允許你定義具有自訂技能的獨立智能體，設置通信通道，並在智能體網絡中排程任務。智能體可以交換訊息、協商責任，並根據共享資料動態調整。內建支援常用 LLMs，以及擴展性的插件系統，使 MACL 能在客戶服務自動化、數據分析流程和模擬環境等領域中實現可擴展且易於維護的 AI 工作流程。