Swarms World提供一個統一界面，用於設計多代理系統，允許用戶以視覺或程式碼定義角色、通信協定和工作流程。代理可以協作、委派子任務，並實時匯總結果。平台支持本地、雲端和邊緣部署，擁有內建日誌、性能指標和自動擴展功能。一個去中心化的市場允許用戶發現、分享和貨幣化代理模組。支援流行的LLMs、API和定製模型，Swarms World加速建構穩健的企業級AI自動化。

Swarms.rs 是執行基於群組的 AI 代理程式的核心 Rust 運行時。它具有模組化插件系統以整合自訂邏輯或 AI 模型，點對點通信層以實現點對點消息傳遞，以及非同步執行器來調度代理行為。這些組件共同允許開發者設計、部署和擴展複雜的去中心化代理網絡，用於模擬、自動化和多代理協作任務。

CrewAI Studio是一個基於網頁的平台，允許開發者設計、可視化和監控多代理AI工作流程。用戶可以透過圖形畫布配置每個代理的提示語、鏈式邏輯、記憶設置及外部API集成。該工作室連接到流行的向量資料庫、LLM提供者和插件端點。它支援即時除錯、對話記錄追蹤，以及一鍵部署到自定義環境，簡化了強大數位助理的建立。

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。

基於GA的N皇后解算器採用模組化的2APL多代理架構，每個代理編碼一個候選的N皇后配置。代理評估適應度（如非攻擊的皇后對數）後，與其他代理共享高適應度配置。通過選擇、交叉和突變等遺傳操作，生成新的候選棋盤。在多次迭代中，代理集體收斂至有效的N皇后解决方案。此框架用Java實現，支持調整群體大小、交叉率、突變概率和通信協議，並提供詳細日誌和演化過程的視覺化。

GPT-agents is a developer-focused toolkit that streamlines the creation and orchestration of autonomous AI agents using GPT. It offers built-in Agent classes, a modular tool integration system, and persistent memory management to support ongoing context. The framework handles conversational planning loops and multi-agent collaboration, allowing you to assign objectives, schedule sub-tasks, and chain agents on complex workflows. It supports customizable tools, model selection, and error handling to deliver robust, scalable automation for various domains.

SwarmZero提供一個可擴展的開源環境，用來定義、管理和執行AI代理群。開發者可以聲明代理角色、自定義提示，並通過統一的協調器API鏈接工作流程。此框架與主要的LLM提供商整合，支援插件擴充並記錄會話數據以便除錯和性能分析。無論是協調研究機器人、內容創作還是數據分析器，SwarmZero都能簡化多代理的協作並確保結果透明且可重複。

Microsoft AutoGen旨在促進自主AI代理之端到端開發，提供模組化的記憶管理、任務規劃、工具整合和通信元件。開發者可以定義具有結構化架構的自訂工具，並連結到主要的LLM供應商如OpenAI和Azure OpenAI。此框架支援單一或多代理的協同，實現讓代理協調完成複雜任務的合作流程。其即插即用的架構允許輕鬆擴展新的記憶存儲、規劃策略和通信協定。透過抽象低層次的整合細節，AutoGen加快了原型開發和部署人工智慧驅動應用的速度，應用範圍涵蓋客服、資料分析與流程自動化等領域。

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。

Multi-Agent 是一個幫助你建立並編排多個並行運行的 AI 代理的開發者工具包。每個代理都具有獨立的記憶存儲、提示配置和訊息佇列。你可以定義自訂行為、建立代理間的溝通渠道，並根據代理角色自動委派任務。它利用 OpenAI 的 Chat API 來理解與產生語言，並提供模組化的組件來進行工作流程編排、日誌記錄與錯誤處理。這使得可以建立專門的代理，例如研究助手、資料處理器或客戶支援機器人，共同完成多面向的任務。

Multi-Agent-AI-Dynamic-Interaction提供一個靈活的環境，用於設計、配置和運行由多個自主AI代理組成的系統。每個代理可以被賦予特定的角色、目標和通訊協議。該框架管理訊息傳遞、會話上下文及序列或並行的交互。它支持與OpenAI GPT、其他大型語言模型API以及自定義模組的整合。用戶通過YAML或Python腳本定義場景，指定代理細節、工作流程步驟和停止條件。系統記錄所有交互，用於調試和分析，並允許對代理行為進行細粒度控制，以進行協作、談判、決策和解決複雜問題的實驗。

RoboCup Rescue Agent Simulation是一個開源框架，模擬多個AI驅動的代理在城市災害環境中合作，尋找並拯救受害者。它提供導航、地圖、通信及感測器整合介面。用戶可撰寫自訂的代理策略、執行批次實驗及視覺化代理表現指標。平台支持場景配置、日誌記錄與結果分析，加速多代理系統及災難反應算法的研究。

VacuumWorld是一個開源模擬平台，旨在促進多智能體強化學習算法的開發與評估。它提供基於格子的環境，虛擬吸塵機器人可在可自定義的布局中運行，檢測並清除塵埃。用戶可以調整網格大小、塵埃分佈、隨機移動噪聲與獎勵結構，以模擬多種場景。框架內建支持智能體之間的通訊協議、即時視覺化儀表板及性能追蹤的紀錄工具。透過簡單的Python API，研究人員可以快速整合其強化學習算法，比較合作或競爭策略並進行可重現的實驗，讓VacuumWorld成為學術研究與教學的理想工具。

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。

PrisimAI提供一個瀏覽器環境，讓用戶能快速原型設計與部署智能代理。透過視覺流程建立器，您可組合LLM驅動的模組，整合外部API，管理長期記憶，並協調多步任務。內建除錯與監控工具簡化測試與迭代，而插件市集則支援擴充自訂工具。PrisimAI亦支援團隊協作、版本控制及一鍵部署至Webhook、聊天小工具或獨立服務。

VillagerAgent提供一套完整的工具箱，用於構建利用大型語言模型的AI代理。核心在於定義模組化的工具介面，如網路搜尋、資料擷取或自定義API。框架管理代理記憶，透過存儲對話上下文、事實和會話狀態，實現無縫多回合互動。彈性提示範本系統確保訊息一致與行為控制。進階功能包括協調多個代理完成任務和背景作業排程。VillagerAgent採用Python編寫，支持透過pip輕鬆安裝，並與主流LLM供應商結合。不論是建構客服聊天機器人、研究助手或流程自動化工具，VillagerAgent皆能簡化智能代理的設計、測試與部署。

Agent-FLAN設計的目的是透過將任務分割為規劃角色和執行角色，來簡化複雜AI代理應用的建立。用戶透過設定檔定義代理行為與工作流程，指定輸入格式、工具介面與通訊協定。規劃代理會生成高層次的任務計畫，而執行代理則執行特定行動，如呼叫API、處理資料或使用大型語言模型產生內容。其模組化架構支援即插即用的工具適配器、自定義prompt範本與即時監控儀表板。它能無縫整合OpenAI、Anthropic及Hugging Face等主流LLM供應商，讓開發者快速 prototypes、測試，以及部署多代理工作流程，用於自動化研究助手、動態內容產生管道與企業流程自動化等場景。

AgentForge提供一個有結構的環境，用於定義、組合與協調個別的AI技能，形成連貫的自主代理人。它支援對話記憶以保持上下文、插件整合以連接外部服務、多代理人通信、任務排程及錯誤處理。開發者可以配置自訂技能處理器、利用內建模組進行自然語言理解，並與如OpenAI的GPT系列等流行的大型語言模型（LLM）整合。模組化設計加速開發週期，促進測試，並簡化聊天機器人、虛擬助理、資料分析代理人與特定領域自動化機器人的部署。

Agentic-Systems旨在簡化複雜自主式AI應用的開發，提供由代理、工具及記憶體元件組成的模組化架構。開發者可以定義自訂工具，封裝外部API或內部函數，同時記憶模組則在代理迭代中保存上下文資訊。內建的協調引擎排程任務、解決依賴並管理多代理互動，以支援協作流程。透過將代理邏輯與執行細節解耦，這個框架能快速實驗、輕鬆擴展並細緻控制代理行為。無論是建立研究助理原型、資料流水線自動化，或部署決策支援代理，Agentic-Systems都提供必要的抽象與模板，加速端到端的AI解決方案開發。