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。

HMAS是一個開源的Python框架，允許開發階層式多智能體系統。它提供抽象功能，用於定義智能體層級、智能體間通信協議、環境整合和內建訓練循環。研究人員和開發者可以使用HMAS對複雜的智能體互動進行原型設計、訓練協作策略，以及在模擬環境中評估性能。其模組化設計使擴展和定制智能體、環境及訓練策略變得簡單。

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。

多智能體系統框架為在Python應用中建立與協調多個AI代理提供模組化結構。它包括一個代理管理器用於產生與監控代理，一個支援多種協議（如訊息傳遞、事件廣播）的通信骨幹，以及可定制的長期記憶存儲。開發者可以定義不同的代理角色、分配專屬任務並配置合作策略，如共識建立或投票。該框架可與外部AI模型與知識庫無縫集成，讓代理可以推理、學習與調整。特別適用於分散式模擬、會話式代理集群與自動決策流程，透過並行自治，加快復雜問題解決速度。

多代理系統提供一套完整工具包，用於創建、控制和觀察自主代理之間的互動。開發者可以定義帶有自定義決策邏輯的代理類別，建立具有可配置資源和規則的複雜環境，以及實現資訊交流通道。此框架支援同步和非同步排程、事件驅動行為，並集成日誌記錄以測量績效指標。用戶可以擴展核心模組或整合外部AI模型來增強代理智能。視覺化工具可即時或事後呈現模擬，幫助分析新興行為並優化系統參數。從學術研究到原型分散式應用，多代理系統簡化了端到端的多代理模擬流程。

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。