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。

AgentMesh 為開發者提供一個模組化基礎設施，建立包含多個專注於特定任務或範疇的 AI 代理網絡。代理可以在運行時動態發現與註冊，異步交換訊息，並遵循可配置的路由規則。該框架處理重試、備援及錯誤恢復，支援用於資料處理、決策支援或對話式應用的多代理流程。它可輕鬆與現有的 LLM 及客製模型整合，透過簡單的插件介面。

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。

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。