基於GA的N皇后解算器採用模組化的2APL多代理架構，每個代理編碼一個候選的N皇后配置。代理評估適應度（如非攻擊的皇后對數）後，與其他代理共享高適應度配置。通過選擇、交叉和突變等遺傳操作，生成新的候選棋盤。在多次迭代中，代理集體收斂至有效的N皇后解决方案。此框架用Java實現，支持調整群體大小、交叉率、突變概率和通信協議，並提供詳細日誌和演化過程的視覺化。

JasonEnvironments提供一套特別為Jason多智能體系統設計的環境模組。每個模組都公開標準化介面，使智能體能在追逐逃脫、資源搜尋與合作任務等多種場景中感知、操作與互動。此庫易於整合到現有的Jason專案：只需加入JAR檔，配置所需環境於智能體架構檔中，並啟動模擬。開發者亦可擴展或客製化參數與規則，以符合其研究或教育需求。

Layra旨在簡化開發由LLM驅動的代理，提供模組化架構，與各種工具和記憶儲存整合。它具有將任務拆解為子目標的規劃器、儲存會話和上下文的記憶模組，以及連結外部API或自訂函數的插件系統。Layra還支援多實例代理協作，讓多代理可以共同完成複雜流程，支援並行執行與任務委派。透過清楚的工具、記憶與策略定義抽象，開發者可以快速建立並部署客服支援、資料分析、RAG等智能代理。它與建模後端無框架限制，支援OpenAI、Hugging Face與本地LLM。

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。

此框架允許用戶設計、配置並部署多個透過中心協調器以JSON訊息交流的AI代理。每個代理可以具有不同的角色、提示詞與記憶模組，並可通過實現提供者接口來插入任意LLM提供商。系統支持持久的對話記錄、動態路由和模組擴展，適用於模擬辯論、自動化客戶支持流程或協作多步文件生成，運行在Python中，並支援Docker用於容器化部署。

MultiMind 是一個 AI 平台，讓開發者通過定義專門化的代理人來構建多代理工作流程，例如數據分析、支援聊天機器人和內容生成。它提供視覺工作流程構建器以及 Python 和 JavaScript SDK，自動化代理人之間的通訊，並維護持久記憶。您可以整合外部 API 並在 MultiMind 雲端或自建基礎設施上部署專案，確保模組化且可擴展的 AI 應用程序，且無需大量樣板程式碼。

Multi-Agent AI Assistant是一個模組化的Python框架，能協調多個GPT驅動的代理，每個代理被分配到不同的角色，如規劃、研究、分析和執行。系統支援代理之間的訊息傳遞、記憶儲存，以及與外部工具和API整合，實現複雜的任務拆解與合作解決問題。開發者可以自訂代理行為、添加新工具包，並透過簡單的配置檔案設定工作流程。利用專業代理之間的分散推理，該框架加速自動研究、資料分析、決策支援和任務自動化。資料庫包含範例實作和模板，支持快速原型設計智慧助手和數位工作者，能處理企業、教育及研究環境中的端對端工作流程。

multiagent-golang提供了一個結構化的方法來建立Go中的多代理系統。它引入一個Agent抽象，每個代理可以配備不同的感測器來感知環境，以及執行器來採取行動。代理使用Go例程並通過專屬的訊息通道同時執行並溝通。框架還包含一個環境模擬層，用於處理事件、管理代理生命週期及追蹤狀態變化。開發者可以輕鬆擴展或自訂代理行為、配置模擬參數，並整合額外模組做日誌記錄或分析。它簡化了可擴展並行模擬的創建，適用於研究與原型設計。

MultiAgent-Systems-StarCraft2-PySC2-Raw提供一整套工具組，用於在星際爭霸II中開發、訓練與評估多個AI代理。它暴露低層次控制單位移動、目標指向和技能，同時支持彈性的獎勵設計與場景配置。用戶可以輕鬆插入自定義神經網路架構、定義隊伍協調策略，並記錄指標。基於PySC2，支援並行訓練、檢查點與視覺化，非常適合推動合作與對抗多智能體強化學習的研究。

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。

Odyssey 提供了一個靈活的架構，用於構建協作式多智能體系統。其核心組件包括用於定義和分配子任務的任務管理器、存儲上下文和對話歷史的記憶模塊、協調基於 LLM 的智能體的智能體控制器，以及整合外部 API 或自定義函數的工具管理器。開發者可以通過 YAML 文件來配置工作流程，選擇預建的 LLM 核心（例如 GPT-4、本地模型），並輕鬆擴展框架加入新工具或記憶後端。Odyssey 支援交互記錄、異步任務執行和迭代優化流程，適用於研究、原型設計和投產的多智能體應用。

OpenAI Agent Swarm是一個模組化框架，旨在簡化跨不同任務的多個GPT驅動代理的協調工作。每個代理獨立運作，具有可自訂的提示詞和角色定義，而Swarm核心負責代理生命周期、訊息傳遞與任務排程。該平台包含定義複雜工作流程、即時監控代理互動與彙整結果的工具。通過將工作負載分配至專業化代理，用戶可以處理複雜的問題解決場景，從內容生成、研究分析到自動錯誤排除與資料摘要。OpenAI Agent Swarm與OpenAI API無縫整合，使開發者能快速部署多代理系統，並免於自建協調基礎架構。

PettingZoo 遊戲的強化學習代理人是一個基於 Python 的程式庫，提供現成的 DQN、PPO 和 A2C 演算法，用於 PettingZoo 環境下的多智能體強化學習。具有標準化的訓練與評估腳本、可配置的超參數、整合的 TensorBoard 日誌記錄，以及支持競爭和合作遊戲。研究人員和開發者可以克隆倉庫、調整環境與演算法參數、運行訓練並視覺化指標，以快速進行多智能體 RL 實驗和基準測試。

MultiAgentModel提供統一API，用於定義多智能體場景的自訂環境和智能體類。開發者可以指定觀察與行動空間、獎勵結構和通信通道。內建支持流行的RL算法如PPO、DQN和A2C，讓訓練變得簡單配置。實時可視化工具協助監控智能體互動和績效指標。模塊化架構確保易於整合新算法與自訂模組。此外，還包括用於超參數調優的彈性配置系統、實驗追蹤的日誌工具，以及與OpenAI Gym環境的相容性，實現無縫移植。用戶可以在共享環境合作，並重播記錄的會話進行分析。

ComfyUI LLM派對擴展了Node基礎的ComfyUI環境，提供一系列用於協調文本交互和視覺AI工作流程的LLM驅動節點。它包括用於與大型語言模型互動的聊天節點、用於保持上下文的記憶節點，以及用於管理多代理對話的路由節點。用戶可以在管道中鏈接語言生成、總結和決策操作，將文本AI與圖像生成結合。此擴展還支持自定義提示模板、變數管理和基於條件的分支，讓創作者能自動生成故事、圖像說明和動態場景描述。其模塊化設計支持與現有節點的無縫集成，使藝術家和開發者可以在不需程式技術的情況下建立複雜的AI代理人流程。

基於JADE的電子商務多智能體系統展示了自主代理如何管理線上購物流程。買家代理搜索商品並與賣家代理談判價格。賣家代理管理庫存和價格策略。物流代理安排出貨並更新訂單狀態。系統展示了通過ACL進行的代理通信、行為擴展與在JADE平台上的容器部署。

IntelligentMASPlatform旨在通過模組化架構收快多智能體系統的開發與部署，架構分為代理層、環境層與服務層。代理使用符合FIPA標準的ACL消息進行通信，實現動態談判與協調。它包括一個多功能環境模擬器，讓開發者建模複雜場景、安排代理任務，並通過內置的儀表板實時可視化代理交互。為支持高階行為，它集成了增強學習模組並支持自定義行為插件。部署工具支持將代理打包為獨立應用或分佈式網絡。此外，平台的API也方便與數據庫、物聯網設備或第三方AI服務集成，非常適合用於科研、工業自動化和智慧城市應用。

LinkAgent提供一個輕量級的微核心，用於構建具插拔元件的AI代理。用戶可以註冊語言模型後端、檢索模組與外部API作為工具，並運用內建的規劃器與路由器，組合成工作流程。LinkAgent支援記憶體處理器以保持上下文持續，動態調用工具，並設有可配置的決策邏輯進行複雜的多步推理。只需少量程式碼，團隊即可自動化問答系統、資料抽取、流程協調與報告產生等任務。

LiteMultiAgent提供模組化的SDK，用於構建和運行多個AI代理，可以並行或順序運行，每個代理具有唯一的角色和責任。它包含現成的記憶體存儲、訊息管道、插件適配器和執行循環，以管理複雜的代理間通訊。用戶可以自訂代理行為、加入外部工具或API，並透過日誌監控對話。其輕量設計和依賴管理，使其非常適合快速原型製作和協作AI工作流程的正式部署。

OmniSteward是一個建立在Python上的模組化AI代理協調平台，能連接OpenAI、本地LLM和自定義模型。它提供記憶模組用於存儲上下文，工具包用於API調用、網路搜尋、程式碼執行和資料庫查詢。用戶定義包含提示詞、工作流程和觸發器的代理範本。該框架能並行協調多個代理，管理對話記錄，並通過管道自動化任務。它還包括記錄、監控儀表板、插件架構及與第三方服務整合。OmniSteward簡化了研究、運營、行銷等領域專屬助手的創建，提供彈性、擴展性，且完全開源，適用於企業和開發者。