HMAS est un cadre open-source en Python permettant le développement de systèmes hiérarchiques multi-agents. Il offre des abstractions pour définir des hiérarchies d'agents, des protocoles de communication inter-agents, l'intégration d'environnements, et des boucles d'entraînement intégrées. Rechercheurs et développeurs peuvent utiliser HMAS pour prototyper des interactions complexes entre agents, entraîner des politiques coordonnées et évaluer la performance dans des environnements simulés. Son design modulaire facilite l'extension et la personnalisation des agents, environnements et stratégies d'entraînement.

Agent ChatRoom fournit un environnement flexible pour construire et exécuter des systèmes de conversation multi-agent. Les utilisateurs peuvent créer des agents avec des personas et prompts uniques, acheminer des messages entre agents et visualiser l'historique des conversations dans une interface élégante. Elle s'intègre avec les API OpenAI, prend en charge la configuration personnalisée du comportement des agents et peut être déployée sur n'importe quel service d'hébergement statique. Les développeurs bénéficient d'une architecture modulaire, d'un réglage facile des prompts et d'une interface responsive pour tester des scénarios de collaboration AI.