此儲存庫提供基於JADE框架的代理間雙向通信的實務範例。包括演示代理建立、符合FIPA-ACL規範的訊息創建及非同步行為處理的範例Java類。開發者可以觀察代理A發送REQUEST、代理B處理請求並返回INFORM訊息的過程。程式碼展示了代理註冊至目錄助理、使用週期性和一次性行為、應用訊息範本以過濾訊息和會話紀錄。是原型設計多代理交換、自訂協議或整合JADE代理至大型分散式AI系統的理想起點。

Fetch.ai的自主經濟代理（AEA）是一個多用途框架，讓開發者能設計、實現並協調自主軟件代理，這些代理能相互作用、與外部環境及數字帳本互動。利用插件架構，AEA提供預建模塊，用於通信協議、加密帳本API、去中心化身份和可自定義的決策能力。代理能在去中心化市場合內自我探索及交易，執行目標驅動行為，並通過實時數據流進行調整。該框架支持模擬工具，用於測試和排除多代理情境的錯誤，以及部署到實時區塊鏈或點對點網絡。結合內建的互操作性和代理之間的訊息傳遞，AEA能簡化能源交易、供應鏈優化和智慧物聯網協調等複雜的自主經濟應用開發。

Fetch.ai的自主經濟代理（AEA）框架是一個開源的Python SDK和CLI工具集，用於創建模組化的自主代理，能在去中心化環境中協商、交易和合作。它包括用於生成代理項目的腳手架命令、協議和技能模板、連接模塊（支持Ethereum、Cosmos等多個帳本）、合約接口、行為和決策組件、測試與模擬工具，以及在Open Economic Framework網絡上分發代理的發布機制。開發者利用其模組化架構，可以快速原型化數字工作者，用於DeFi交易、數據市場、物聯網協作和供應鏈自動化。

JaCaMo提供一個統一的環境，用於設計和運行多智能體系統（MAS），整合三個核心組件：用於基於BDI代理的Jason代理語言、用於工件的環境建模CArtAgO，以及用於指定組織結構和角色的Moise。開發者可以撰寫代理計劃、定義帶操作的工件，並在規範框架下組織代理群組。此平台包括模擬、除錯和視覺化MAS交互的工具。支援分散式執行、工件資料庫及彈性訊息傳遞，使得JaCaMo能迅速原型化與研究，例如群體智慧、協作機器人及分散決策。其模組設計確保在學術及工業專案中的擴展性及彈性。

此專案使用JADE（Java Agent DEvelopment）框架打造多智能體環境。定義的智能體在平台的AMS與DF註冊，交換ACL訊息，並執行循環、一次性及有限狀態機（FSM）等行為。範例情境包括買賣雙方協商、合約網路協議及任務分配。一個圖形介面代理容器幫助監控運行時代理狀態與訊息流程。

MultiAgentes採用模組化架構來定義環境和智能體，支持同步和異步的多智能體互動。它包含環境和智能體的基礎類別，預定義的合作和競爭任務方案，用於自定義獎勵函數的工具，以及通信和觀察分享的API。可視化工具允許實時監控智能體行為，同時記錄模組記錄性能指標供分析。該框架能與Gym兼容的強化學習庫無縫集成，讓使用者可以用現有演算法訓練智能體。MultiAgentes設計為可擴展性，允許開發者添加新的環境模板、智能體類型和通信協議，以適應多樣的研究與教育應用。

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。

OpenAgentSpec defines a comprehensive set of JSON schemas, API interfaces, and protocol guidelines for AI agents. It covers agent registration, capability declaration, messaging formats, event handling, memory management, and extension mechanisms. By following the spec, organizations can create agents that communicate reliably with each other and with host environments, reducing integration effort and fostering a reusable ecosystem of interoperable AI components.

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。

AgentMesh是一個以開發者為中心的框架，讓你可以註冊個別的AI代理，並將它們連接成動態網格。每個代理可以專注於特定任務，例如LLM提示、資訊檢索或自定義邏輯，而AgentMesh則負責整個網路中的路由、負載平衡、錯誤處理和遠端監控。這樣可以建立複雜的多步驟工作流程、串聯代理，並水平擴展執行能力。配備插拔式傳輸、分狀會話和擴展鎖點，AgentMesh加快了穩健分散式AI代理系統的建立。

AgentSmith是一個模組化的代理協調框架，建立於Python，允許開發者定義、配置和運行多個AI代理，共同協作。每個代理可以被指定為研究員、規劃員、編碼員或審核員，並通過內部訊息總線通訊。AgentSmith支持使用FAISS或Pinecone等向量存儲進行記憶管理，將任務分解為子任務，並自動監督以確保目標完成。代理和管線皆由易讀的YAML文件配置，並與OpenAI API及自訂LLM無縫整合。內建日誌、監控和錯誤處理，適用於自動化軟體開發流程、數據分析與決策支援系統。