Multi-Agent-Seller 提供了一個模組化的環境，用於使用AI代理模擬電子商務談判。它包括預設的買家和賣家代理，具有可自定義的談判策略，例如動態定價、基於時間的讓步和效用為基礎的決策。用戶可以定義自定義協議、訊息格式和市場條件。該框架負責會話管理、報價追蹤和結果日誌，並配備內建的可視化工具以分析代理互動。它可以輕鬆與機器學習庫整合，用於策略開發，支持使用強化學習或規則的代理進行實驗。其擴展性架構允許添加新代理類型、談判規則和可視化插件。Multi-Agent-Seller 非常適合測試多代理算法、研究談判行為，以及在AI與電子商務領域進行概念教學。

AI代理網路協定旨在促進不同AI代理之間的溝通和互動，允許它們交換數據、共同執行任務並實時適應用戶需求。它增強了互操作性和效率，促進了不同應用領域（如自動化、客戶支援和數據分析）的動態任務分享和資源最佳化。

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。

GenerativeAgentsCN是斯坦福生成代理框架的開源中文版，用於模擬逼真的數位角色。結合大型語言模型、長期記憶模組、反思程序與規劃邏輯，協調代理感知情境、回想過去互動並自主決定下一步行動。此工具包提供即用的Jupyter筆記本、模組化Python元件與完整中文文件，帶領用戶設置環境、定義代理特性與自訂記憶參數。適用於AI角色行為研究、客戶服務機器人原型或用於代理認知的學術研究。具有彈性的API允許開發者擴充記憶演算法、整合自訂大型語言模型，並即時視覺化交互。

Multi-Agent Miners提供一個基於網格的世界環境，數個自主礦工代理在互動中導航、挖掘並收集資源。支援可配置的地圖大小、代理數量和獎勵結構，用戶可創建競爭或合作場景。該框架與流行的RL庫透過PettingZoo整合，提供標準化的API用於重置、步進和渲染功能。視覺化模式與記錄支援幫助分析行為與結果，適合用於研究、教育和算法基準測試。

多代理系統提供一套完整工具包，用於創建、控制和觀察自主代理之間的互動。開發者可以定義帶有自定義決策邏輯的代理類別，建立具有可配置資源和規則的複雜環境，以及實現資訊交流通道。此框架支援同步和非同步排程、事件驅動行為，並集成日誌記錄以測量績效指標。用戶可以擴展核心模組或整合外部AI模型來增強代理智能。視覺化工具可即時或事後呈現模擬，幫助分析新興行為並優化系統參數。從學術研究到原型分散式應用，多代理系統簡化了端到端的多代理模擬流程。