Agent Supervisor Demonstrates存儲庫展示如何在協調的工作流程中編排多個自主AI代理。用Python編寫，定義一個Supervisor類，用於調度任務、監控代理狀態、處理故障及整合回應。您可以擴展基本代理類，插入不同模型API，並配置排程策略。它記錄活動以作稽核，支援平行執行，並提供模組化設計，方便定制與整合入更大型的AI系統。

LifelongAgentBench 旨在模擬現實世界中的持續學習環境，讓開發者能夠測試 AI 代理在一系列演變中的任務中。該框架提供即插即用的 API 以定義新場景、加載數據集並配置記憶體管理策略。內建評估模組能計算正向轉移、逆向轉移、遺忘率和累計性能等指標。用戶可以部署基線實作或集成專有代理，以在相同條件下直接比較。結果將作為標準化報告匯出，並配備互動式圖表和表格。模組化架構支持自定義數據加載器、性能指標和視覺化插件的擴展，使研究人員和工程師能根據不同應用領域調整平台。

Multi-Agent-AI-Models-and-Path-Planning提供一個完整工具包，用於開發與測試結合古典與現代路徑規劃方法的多代理系統。涵蓋A*、Dijkstra、RRT和電勢場等算法的實作，並配有可客製化的代理行為模型。框架包含模擬和視覺化模組，方便建立場景、即時監控與性能分析。設計為擴充性強，用戶可加入新的規劃算法或代理決策模型，以評估在複雜環境中的合作導航與任務分配。

Open Agent Leaderboard 提供完整的開源 AI 代理人評估流程，包括涵蓋推理、規劃、問答和工具使用的策劃任務集、自動化運行代理的隔離環境、以及收集成功率、運行時間和資源消耗等性能指標的腳本。結果匯總後在基於網頁的排行榜上展示，並具備過濾、圖表及歷史比較功能。此框架支持 Docker 以確保重現性，提供流行代理架構的整合模板，以及擴展性配置以方便新增任務或指標。