MASChat提供一個彈性的架構，用於協調由語言模型驅動的多個AI代理之間的對話。開發者可以定義具有特定角色的代理，例如研究員、摘要者或評論員，並指定他們的提示詞、許可權和通訊協議。MASChat的中心管理器負責訊息路由、維持上下文與記錄互動，以確保追蹤性。透過協調專門化代理，MASChat將像研究、內容創作或資料分析等複雜任務分解成平行工作流程，提高效率與洞察力。它整合OpenAI的GPT API或本地大型語言模型，並支援插件擴展客製化行為。MASChat非常適合用於多代理策略的原型設計、模擬合作環境，以及探索AI系統中的新興行為。

JADE是一個基於Java的代理框架，使開發者能夠在分散式環境中建立、部署與管理多個自主軟件代理。每個代理在容器中運行，通過符合FIPA的代理通訊語言（ACL）進行通信，並能在服務目錄（Directory Facilitator）註冊服務以供發現。代理執行預定義行為或動態任務，並能利用遠端方法調用（RMI）在容器間遷移。JADE支持本體定義，用於結構化訊息內容，並提供圖形工具來監控代理狀態與訊息交換。其模組化架構允許與外部服務、資料庫及REST界面整合，使其適用於模擬、物聯網協調、談判系統等各種應用。框架的擴展性與行業標準的遵循，促進了複雜多代理系統的實作。

MultiAgentSystems旨在簡化建構與評估多智能體增強學習（MARL）應用的流程。平台包括最先進的算法實作，如MADDPG、QMIX、VDN，以及集中式訓練和去中心化執行。它具有模組化的環境包裝器，與OpenAI Gym相容，通信協議支持代理間交互，並提供記錄工具追蹤獎勵塑造、收斂率等指標。研究者可以自訂代理架構、調整超參數，並模擬合作導航、資源配置、對抗性遊戲等場景。配合PyTorch、GPU加速與TensorBoard整合，MultiAgentSystems加速合作與競爭多智能體領域的實驗與基準測試。