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。

Swarms作為一個以Python為核心的框架與網頁介面，使使用者能配置具有特定角色、記憶管理與自定義提示的單一代理。使用者可透過視覺流程建構器或YAML配置來定義代理互動，協調複雜的決策樹、辯論以及協作任務。平台支援插件整合，用於資料查詢、知識庫存取及第三方API調用。部署後，Swarms提供即時監控代理活動、性能指標與日誌，可以利用容器協調工具水平擴展，支援大型AI模擬、機器人控制架構或智慧流程自動化。開源架構確保可擴充性、社群改進，並提供自我托管方案，確保資料完整控制。

SwarmFlow 讓開發者能用可配置的工作流程實例化和協調一眾 AI 代理。代理可以異步交換訊息、委派子任務，並整合客製插件以實現領域專屬邏輯。該框架管理任務排程、結果彙整和錯誤處理，讓用戶專注於設計代理行為與合作策略。模組化架構使得建立複雜的自動化、資料處理及決策系統變得容易，便於快速原型、擴展和監控多代理應用。

Open ACN 是一個堅固的人工智慧平台與框架解決方案，專為建立去中心化的多代理系統而設計。它提供一套針對代理合作而定制的共識協議，確保跨地理分散節點的可靠決策。框架包含模組化通信層、可自定義的策略插件及內建模擬環境進行端到端測試。開發者可以定義代理行為，在 Linux、macOS、Windows 或 Docker 上部署，並利用即時日誌與監控工具。提供可擴展的 API 與現有機器學習模型的無縫整合，Open ACN 簡化複雜的協調任務，促進相容性強、韌性的自主網絡，適用於機器人技術、供應鏈自動化、去中心金融及物聯網應用。

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。