CodeFuse-muAgent是一個基於Python的開源框架，用於協調多個自主AI代理，共同解決複雜任務。開發者定義擁有專門技能（如資料處理、自然語言理解或外部API互動）的個別代理，並配置通信協議以進行動態任務委派。該框架提供集中式記憶管理、日誌記錄與監控功能，保持模組獨立，並支援與流行的LLMs和自訂AI模型的整合。利用CodeFuse-muAgent，團隊可以建立模組化AI工作流程、自動化多步驟流程，以及在不同環境中擴展部署。彈性的設定檔與可擴充的API，支持快速原型設計、測試及微調，適用於客戶支援、內容產生管線、研究助理等多種應用場景。

合約網協議庫提供了FIPA合約網互動協議的完整Java實作。開發者可以創建管理者和承包者代理，透過代理通信渠道交換CFP（呼叫提案）、提案、接受與拒絕。程式碼包含用于廣播任務、收集投標、根據可自訂標準評估提案、授予合約以及監控執行狀態的核心模組。可整合入較大的多代理框架，或作為獨立的庫用於研究模擬、工業排程或機器人協調。

CrewAI Agent Generator 利用命令列界面，初始化具有結構化資料夾、範例提示模板、工具定義與測試框架的新 AI 代理專案。可連結 OpenAI、Azure 或自訂 LLM 端點；用向量儲存管理代理記憶；協調多個代理於合作流程；檢視詳細對話紀錄；並以一鍵部署到 Vercel、AWS Lambda 或 Docker，內建部署腳本。加速開發並確保專案架構一致性。

demo_smolagents是SmolAgents的參考實作，是一個用Python建立自主AI智慧體的微框架，這些智慧體由大型語言模型驅動。此演示包括配置單一智慧體的特定工具包、建立智慧體間通信渠道和動態管理任務交接的範例。它展示了LLM整合、工具調用、提示管理與智慧體協調模式，用於構建能根據用戶輸入和中間結果執行協調動作的多智慧體系統。

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。

RAG-Llama3 多代理 AI Django 代碼生成器是一個專門的 AI 框架，它結合檢索增強生成技術與多個 Llama3 代理。它處理用戶定義的需求與外部文件，檢索相關程式碼片段，協調多個 AI 代理合作草擬 Django 模型定義、視圖邏輯、模板、URL 路由與專案設定。這個迭代方法確保產生的程式碼符合用戶期待與最佳實務。用戶可以先建立文件或範例的知識庫，然後向代理發出特定功能的提示。系統會返回完整的 Django 專案架構，包括模組化應用、REST API 端點和可自行客製的模板。模組化特性讓開發者可以整合自定義業務邏輯，並立即部署到生產環境。

Fetch.ai 是一個開源平台與軟體開發套件，旨在建立代表數字孿生的自主代理，搭建在去中心化網路上。它提供 Python 和 Rust SDK，並配備開放經濟框架（OEF）用於點對點發現，以及與分類帳的無縫整合以實現安全交易。開發者可以定義自訂的代理技能——如市場券差、資料提供或任務出價——並部署於測試網或主網。Fetch.ai 的代理能自主通訊、協商並執行智慧合約，支持供應鏈、物聯網生態系統、出行服務、能源網格等多代理協調。

智能體中的新興通訊是一個開源的PyTorch框架，專為探索多智能體系統如何發展自己的通訊協議的研究人員設計。該資料庫提供靈活的合作強化學習任務實現，包括參照游戲、組合彩游戲和對象識別挑戰。用戶定義說話者和聽者的架構，指定訊息通道的屬性（如詞匯大小和序列長度），並選擇訓練策略（如策略梯度或監督學習）。框架包括端到端的腳本用於執行實驗、分析通訊效率和可視化新興語言。其模組化設計允許輕鬆擴展新的游戲環境或自定義損失函數。研究人員可以復現已發表的研究、基準測試新算法，並探究新興智能體語言的組合性和語意。

Esquilax是一個輕量級的TypeScript框架，用於建構和協調複雜的AI代理人工作流程。它提供開發者一個清晰的API，用來宣告式定義代理人、分配記憶模組，以及整合自定義的API呼叫或資料庫查詢等插件行為。內建的上下文處理與多代理人協調支援，讓建立聊天機器人、數位助理與自動化流程更加便利。事件驅動架構允許動態串接任務與觸發，還有完整的日誌記錄與除錯工具，確保代理人互動的全盤可見。抽象繁瑣程式碼，協助團隊快速原型開發可擴展的AI應用。

F1Tenth雙機模擬器是一個建立在ROS和Gazebo之上的專用模擬框架，用於模擬兩輛1/10比例的自主車輛在自定義賽道上競速或合作。它支持逼真的輪胎模型物理、傳感器仿真、碰撞檢測和數據記錄。用戶可以插入自己的規劃與控制算法、調整代理參數，並運行頭對頭的場景，以評估性能、安全性和協作策略在受控條件下的表現。

Fabrice AI讓開發者能在Node.js與瀏覽器環境中建立利用大型語言模型（LLMs）的高階AI代理系統。內建記憶模組用於保存對話歷史、工具整合以擴展代理能力並支持自訂API，以及插件系統促進社群擴充。配合類型安全的提示模板、多代理協調和可配置的運行時行為，簡化聊天機器人、任務自動化與虛擬助理的建立。跨平台設計確保無縫部署於網頁應用、無伺服器功能或桌面程式，加速智能且具上下文感知的AI服務開發。

GenWorlds是一個旨在促進多代理系統創建的AI開發框架。它利用基於事件的通信框架通過websocket，允許開發者設置互動環境，自主代理可以非同步地相互互動及其周圍環境。這些代理協作、規劃行動並共同執行複雜任務，讓GenWorlds成為創建可擴展且靈活的AI生態系統的強大平台。

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。

Hashiru AgentX 是一個統一的 AI 工作流程協調器，托管於 Hugging Face Spaces。它允許用戶輸入自然語言指令，並從預建的代理中選擇，用於程式碼執行、網路搜尋和文件分析。在幕後，它動態組合工具鏈，在安全沙箱中運行 Python 製品，查詢線上資源，並從上傳的檔案中提取洞見。結果以對話格式返回，支援反覆優化與方便下載。

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。

HFO_DQN結合了Python和TensorFlow，提供用於訓練使用Deep Q-Network足球代理人的完整流程。用戶可以克隆存儲庫、安裝依賴項（包括HFO模擬器和Python庫），並在YAML文件中配置訓練參數。該框架實現了經驗重放、目標網路更新、ε-貪婪探索和針對半場進攻領域的獎勵塑造。它包含訓練代理人、性能記錄、評估比賽和結果繪圖的腳本。模塊化結構允許集成自定義神經網絡架構、替代強化學習算法和多智能體協調策略。輸出包括訓練模型、性能指標和行為視覺化，促進強化學習和多智能體系統研究。

Microsoft AutoGen旨在促進自主AI代理之端到端開發，提供模組化的記憶管理、任務規劃、工具整合和通信元件。開發者可以定義具有結構化架構的自訂工具，並連結到主要的LLM供應商如OpenAI和Azure OpenAI。此框架支援單一或多代理的協同，實現讓代理協調完成複雜任務的合作流程。其即插即用的架構允許輕鬆擴展新的記憶存儲、規劃策略和通信協定。透過抽象低層次的整合細節，AutoGen加快了原型開發和部署人工智慧驅動應用的速度，應用範圍涵蓋客服、資料分析與流程自動化等領域。

JADE是一個基於Java的智能體開發框架，簡化了分佈式多智能體系統的創建。它提供符合FIPA標準的基礎設施，包括運行時環境、消息傳輸、目錄促進器和智能體管理。開發者在Java中編寫智能體類，將其部署在容器中，並使用RMA和Sniffer等圖形工具進行調試和監控。JADE支持智能體移動性、行為調度和生命週期操作，使研究、物聯網協調、模擬和企業自動化的可擴展、模組化設計成為可能。

Jason-RL在Jason多代理框架中加入一層強化學習，使AgentSpeak BDI代理器可以通過獎勵反饋學習行動選擇策略。它實現了Q-learning和SARSA算法，支援配置學習參數（學習率、折扣因子、探索策略）並記錄訓練指標。通過在代理計劃中定義獎勵函數和運行模擬，開發者可以觀察代理隨時間改善決策，並適應變化的環境，而不需要手動編碼策略。

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。