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。

Swarms 是一個以開發者為中心的框架，實現多代理 AI 工作流程的創建、協調和執行。您可以定義具有特定角色的代理，通過 LLM 提示配置它們的行為，並將其與外部工具或 API 連結。Swarms 管理代理間的通信、任務規劃和記憶持久化。它的插件架構允許無縫整合自訂模組，例如檢索器、資料庫或監控儀表板，同時內建連接器支援主流 LLM 提供商。不論您需要協調資料分析、自動化客戶支援或複雜的決策制定流程，Swarms 提供建立可擴展自動化代理生態系統的基礎元件。

CAMEL-AI是一個基於Python的框架，讓開發者與研究人員能建構、配置及運行多個由LLMs支援的自主AI代理。它內建支援檢索增強生成（RAG）、外部工具運用、代理通信、記憶與狀態管理以及排程功能。藉由模組化組件與便捷整合，團隊可以快速原型化複雜的多代理系統、自動化流程並擴展不同LLM後端的實驗。

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。

FMAS（Flexible Multi-Agent System）是一個開源的Python函式庫，用於建立、運行和視覺化多代理模擬。您可以定義具有自訂決策邏輯的代理、配置環境模型、設置通訊渠道來進行通信，並執行可擴展的模擬。FMAS提供監控代理狀態、除錯交互和匯出結果的鉤子。其模組化架構支援用於視覺化、度量收集及與外部資料源整合的插件，非常適合研究、教育和自主系統的實際原型。

AWS Bedrock 多代理協作是一個託管服務功能，讓您可以調度多個由基礎模型驅動的AI代理共同處理複雜任務。您可以配置代理角色、定義通訊模式，以及設置共享記憶以保持上下文。在執行過程中，代理可以請求下游資料、委派子任務，以及彙整彼此的輸出。這種合作方式支援反覆推理迴圈、提升任務精確度，並根據工作負載動態擴展代理數量。結合AWS控制台、CLI與SDK，服務提供監控儀表板以視覺化代理互動和性能指標，簡化智慧型多代理工作流程的開發與運營監控。

HMAS是一個開源的Python框架，允許開發階層式多智能體系統。它提供抽象功能，用於定義智能體層級、智能體間通信協議、環境整合和內建訓練循環。研究人員和開發者可以使用HMAS對複雜的智能體互動進行原型設計、訓練協作策略，以及在模擬環境中評估性能。其模組化設計使擴展和定制智能體、環境及訓練策略變得簡單。

LiteSwarm 是一個完整的 AI 代理人協調框架，旨在促進多專精代理人之間的協作。用戶定義各個代理人的角色，如資料抓取、分析、摘要或外部 API 呼叫，並在視覺化工作流程中連結它們。LiteSwarm 處理代理人間的通訊、持久記憶存取、錯誤恢復及記錄。它支援 API 集成、客製化程式碼擴展與即時監控，使團隊能快速原型、測試並部署複雜的多代理解決方案，減少工程負擔。

MASlite提供清晰的API來建立智慧體類別、註冊行為，以及處理智慧體之間基於事件的訊息傳遞。它包含排程器以管理智慧體任務、環境模擬以模擬互動，以及擴充核心功能的插件系統。開發者可以快速在Python中設計多智慧體場景，方法包括定義智慧體生命週期、連接通道，以及以無頭模式運行模擬或整合視覺化工具。

MCP Crew AI是一個面向開發者的框架，簡化了在協作團隊中創建和協調基於GPT的AI代理。通過定義管理員、工作員和監控員角色，它自動化任務委派、執行與監督。此套件內建支援OpenAI的API，具有模組化架構支持自訂代理插件，並配備CLI界面來運行和監控你的團隊。MCP Crew AI加速多代理系統的開發，讓建立可擴展、透明且易維護的AI驅動工作流程變得更輕鬆。

Multi Agent Simulation提供靈活的API，用以定義具有自訂感測器、執行器和決策邏輯的代理類別。用戶配置帶有障礙物、資源和通信協定的環境，然後運行逐步或實時的模擬循環。內建的日誌系統、事件調度和Matplotlib整合，協助追蹤代理狀態並視覺化結果。模組化設計允許輕鬆擴展新的行為、環境及提升性能，非常適合學術研究、教育以及多代理場景的原型設計。

多智能體系統框架為在Python應用中建立與協調多個AI代理提供模組化結構。它包括一個代理管理器用於產生與監控代理，一個支援多種協議（如訊息傳遞、事件廣播）的通信骨幹，以及可定制的長期記憶存儲。開發者可以定義不同的代理角色、分配專屬任務並配置合作策略，如共識建立或投票。該框架可與外部AI模型與知識庫無縫集成，讓代理可以推理、學習與調整。特別適用於分散式模擬、會話式代理集群與自動決策流程，透過並行自治，加快復雜問題解決速度。

從零開始的多代理系統提供一套完整的Python模組，用於從頭建立、定制和評估多代理環境。用戶可以定義世界模型，建立具有獨特感官輸入和行動能力的代理類，以及建立靈活的通訊協議以促進合作或競爭。該框架支援動態任務分配、戰略規劃模組與即時性能追蹤。其模組化架構方便整合自訂算法、獎勵函數和學習機制。配備內建的視覺化工具與日誌記錄工具，開發者可以監控代理互動與行為模式診斷。設計強調擴展性與清晰性，適合探索分散式AI的研究者和教授代理模型的教學者。

Crewai提供一個Python庫，用於設計和執行多AI代理系統。用戶可以定義具有專業角色的個別代理、配置代理間的消息通道，以及實現基於實時上下文的動態任務分配器。其模組化架構允許接入不同的LLM或自訂模型。內建的日誌與監控工具追蹤對話與決策，促使代理行為的調試和逐步優化變得無縫方便。

多代理AI框架提供端到端解決方案，調度多個自主代理在雲端環境中運行。它利用Neon的Postgres相容的無伺服器資料庫來存儲對話記錄和代理狀態，Azure Functions用於大規模運行代理邏輯，以及OpenAI API驅動自然語言理解和生成。內建的訊息佇列和角色基的行為機制允許代理協同完成研究、排程、客戶支持和資料分析等任務。開發者可以自定義代理策略、記憶規則與工作流程，以滿足不同企業需求。

多智能體架構提供一個可擴展且可擴展的平台，用於定義、註冊和協調多個共同工作的AI智能體。它包括訊息中介、生命週期管理、動態智能體生成和可定制的通信協議。開發者可以構建專門的智能體（例如：資料擷取器、NLP處理器、決策者），並將它們插入核心運行時，以處理資料整合到自主決策流程等任務。其模組化設計支援插件擴展，並可與現有的ML模型或API整合。

Multiagent_system提供了一套完整的工具包，用於構建和管理多智能體環境。用戶可以定義自訂模擬場景、指定智能體行為，並利用預先實現的算法如DQN、PPO和MADDPG。該框架支持同步和異步訓練，使智能體能同時或輪流互動。內建的通信模組促進智能體間的訊息傳遞，用於合作策略。通過YAML文件簡化實驗配置，結果自動記錄為CSV或TensorBoard格式。視覺化脚本幫助解釋智能體軌跡、獎勵演變和通信模式。Designed for research and production workflows, Multiagent_system seamlessly scales from single-machine prototypes to distributed training on GPU clusters.

MultiAgentPuzzleSolver提供了一個模塊化的環境，獨立的AI代理可以合作解決滑動拼圖、魔方和邏輯格子等謎題。代理共享狀態信息，協商子任務分配，並應用多種啟發式策略，比單一代理方式更有效地探索解決空間。開發者可以插入新的代理行為，定義或定制通信協議，並添加新的謎題定義。框架包含實時視覺化工具、性能指標收集和實驗腳本，支持Python 3.8以上版本，標準庫，以及流行的機器學習工具包，方便整合進研究項目。

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。

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。