Java JADE 環境中的 AI 足球盃是一個開源範例，利用 Java Agent DEvelopment Framework (JADE) 模擬完整的足球錦標賽。它將每個選手建模為具有移動、控球、傳球及射門等行為的自主代理，並通過訊息傳遞協調策略。模擬器包含裁判和教練代理人，執行比賽規則並管理比賽賽程。開發者可以擴充決策規則或整合機器學習模組。此環境展示多代理通訊、團隊合作和動態策略規劃，適用於即時運動情境。

LiteSwarm 是一個完整的 AI 代理人協調框架，旨在促進多專精代理人之間的協作。用戶定義各個代理人的角色，如資料抓取、分析、摘要或外部 API 呼叫，並在視覺化工作流程中連結它們。LiteSwarm 處理代理人間的通訊、持久記憶存取、錯誤恢復及記錄。它支援 API 集成、客製化程式碼擴展與即時監控，使團隊能快速原型、測試並部署複雜的多代理解決方案，減少工程負擔。

BeeAI框架提供一個完全模組化的架構，用於構建能執行任務、管理狀態並與外部工具互動的智能代理。它包含長期上下文保留的記憶管理器、自定義技能集成的插件系統，以及內建的API串聯和多代理協調支援。框架提供Python和JavaScript SDK、用於建構專案的命令列介面，以及用於雲端、Docker或邊緣設備的部署腳本。監控儀表板和記錄工具協助即時追蹤代理性能與除錯。

CommNet是一個面向研究的庫，實現了CommNet架構，允許多個智能體在每個時間步共享隱藏狀態，並學習在合作環境中協調行動。它包括PyTorch模型定義、訓練和評估腳本、OpenAI Gym的環境包裝器，以及用於定制通信通道、智能體數量和網絡深度的工具。研究人員和開發人員可以利用CommNet在導航、追蹤–逃避和資源收集任務中原型設計並基準測試智能體之間的通信策略。

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。