Java Action Linearprogram 模組提供了一個專門的動作，使LightJason框架中的代理可以對線性優化任務建模並求解。用戶可以配置目標係數、添加等式與不等式約束、選擇解算方法，並在代理的推理週期中運行解算器。執行後，此動作將返回最佳化的變數值和目標分數，代理可用於後續的規劃或執行。這個即插即用的元件抽象化了解算器的複雜性，同時通過Java接口保持對問題定義的完全控制。

OpenMAS旨在促進去中心化AI代理和多智能體協調策略的開發與評估。其具有模組化架構，允許用戶定義自訂的代理行為、動態環境模型和代理間訊息傳遞協議。框架支援基於物理的模擬、事件驅動的執行，以及AI演算法的插件整合。用戶可通過YAML或Python配置場景、視覺化代理互動，並利用內建分析工具收集性能指標。OpenMAS簡化了在群智能、合作機器人和分散式決策等研究領域的原型設計。

Autogen Studio Research是一個托管在GitHub上的研究原型，用於構建、視覺化和迭代多智能體AI應用程序。它提供基於網頁的界面，讓您拖放智能體組件、定義通信渠道和配置執行管道。在底層，它使用Python SDK連接到各種LLM後端（OpenAI、Azure、本地模型），並提供實時日誌、度量和除錯工具。該平台旨在支持快速原型開發、決策流程和自動任務協調。