AgentMesh 為開發者提供一個模組化基礎設施，建立包含多個專注於特定任務或範疇的 AI 代理網絡。代理可以在運行時動態發現與註冊，異步交換訊息，並遵循可配置的路由規則。該框架處理重試、備援及錯誤恢復，支援用於資料處理、決策支援或對話式應用的多代理流程。它可輕鬆與現有的 LLM 及客製模型整合，透過簡單的插件介面。

合約網協議庫提供了FIPA合約網互動協議的完整Java實作。開發者可以創建管理者和承包者代理，透過代理通信渠道交換CFP（呼叫提案）、提案、接受與拒絕。程式碼包含用于廣播任務、收集投標、根據可自訂標準評估提案、授予合約以及監控執行狀態的核心模組。可整合入較大的多代理框架，或作為獨立的庫用於研究模擬、工業排程或機器人協調。

FMAS（Flexible Multi-Agent System）是一個開源的Python函式庫，用於建立、運行和視覺化多代理模擬。您可以定義具有自訂決策邏輯的代理、配置環境模型、設置通訊渠道來進行通信，並執行可擴展的模擬。FMAS提供監控代理狀態、除錯交互和匯出結果的鉤子。其模組化架構支援用於視覺化、度量收集及與外部資料源整合的插件，非常適合研究、教育和自主系統的實際原型。

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。