從零開始的多代理系統提供一套完整的Python模組，用於從頭建立、定制和評估多代理環境。用戶可以定義世界模型，建立具有獨特感官輸入和行動能力的代理類，以及建立靈活的通訊協議以促進合作或競爭。該框架支援動態任務分配、戰略規劃模組與即時性能追蹤。其模組化架構方便整合自訂算法、獎勵函數和學習機制。配備內建的視覺化工具與日誌記錄工具，開發者可以監控代理互動與行為模式診斷。設計強調擴展性與清晰性，適合探索分散式AI的研究者和教授代理模型的教學者。

ROS中的多代理搜尋與救援系統是一個機器人技術框架，利用ROS部署多個自主代理，執行協調的搜尋與救援行動。每個代理利用車載感測器和ROS主題進行實時地圖建立、障礙物避讓和目標檢測。中央協調器根據代理狀態及環境反饋動態分配任務。系統可在Gazebo或實際機器人上運行，讓研究人員及開發者測試及優化多機器人合作、通信協議及適應性任務規劃，並在逼真條件下進行。

SuperSwarm 旨在利用多個專業代理實時通信與合作，來協調基於人工智能的工作流程。它支持動態任務分解，主要控制代理將複雜目標拆分成子任務，並指派給專家代理。代理可共享內容、傳遞訊息，並根據中間結果調整行動方案。平台提供基於Web的儀表板、RESTful API 和命令列介面用於部署與監控。開發者可以定義自訂角色、配置叢集拓撲，並透過插件整合外部工具。SuperSwarm 採用容器調度進行橫向擴展，確保在大量工作負載下的穩定性能。日誌、指標與視覺化有助於優化代理交互，使其適用於高階研究、客戶支援自動化、程式碼產生與決策流程。