autogen_multiagent提供在Python中實例化、配置和協調多個AI代理的結構化方式。它提供動態代理創建、代理間訊息通道、任務規劃、執行循環與監控工具。與OpenAI API無縫整合，讓你為每個代理分配專用角色如規劃者、執行者、摘要者，並協調它們的互動。此框架非常適合模組化、可擴展的AI工作流程，例如自動化文檔分析、客戶支援協調以及多步驟的程式碼生成。

Dial4JaCa 是一個 Java 庫插件，適用於 JaCaMo 多智能體平台，攔截智能體間的訊息，編碼代理意圖，並通過 LLM 後端（OpenAI、本地模型）路由。它管理對話上下文，更新信念庫，並將回應生成整合到 AgentSpeak(L) 的推理週期中。開發者可以自訂提示語、定義對話工件以及處理異步調用，使代理能解讀使用者語句、協調任務並擷取外部資訊。其模組化設計支持錯誤處理、日誌記錄和多 LLM 選擇，非常適合研究、教育及快速原型建構對話式多智能體系統。

MARL模擬器旨在促進多智能體增強學習（MARL）算法的高效和可擴展開發。利用PyTorch的分佈式後端，它允許用戶在多個GPU或節點上運行並行訓練，顯著縮短實驗時間。模擬器提供模組化的環境界面，支持標準的基準場景——如協作導航、掠食者-獵物和網格世界——以及用戶定義的自定義環境。智能體可以使用各種通訊協議來協調行動、共享觀察和同步獎勵。可配置的獎勵和觀察空間使得訓練動態可以精細調控，內建的日誌記錄和視覺化工具提供實時性能指標的洞察。