商場推薦多代理系統是一個基於多代理架構的AI框架，可提升購物中心的零售體驗。它包括追蹤訪客互動的購物代理、分析過去與即時資料的偏好代理，以及生成客製化產品與促銷建議的推薦代理。代理通過訊息傳遞協定交流，以更新用戶模型、協調跨代理洞察並動態調整建議。系統支持與CMS及POS整合，提供實時存貨與銷售反饋。模組化設計讓開發者自定代理行為、整合新資料來源，並部署於各平台。適用於大型零售環境，透過精準、情境感知的推薦提升顧客滿意度與銷售額。

AWS Bedrock Multi-Agent Blueprint提供一個模組化的框架，用以在AWS Bedrock上實現多代理架構。包含定義代理角色（規劃者、研究員、執行者與評估者）的範例程式碼，這些角色透過共用訊息佇列合作。每個代理都可調用不同的Bedrock模型，配合自訂提示語，並將中間輸出傳遞給下一個代理。內建CloudWatch日誌記錄、錯誤處理範例，以及同步或非同步執行支援，展示如何管理模型選擇、批次任務與端到端協調。開發者可克隆資源庫、設定AWS IAM角色與Bedrock端點，然後透過CloudFormation或CDK部署。開源設計鼓勵擴展角色、跨任務擴充代理，並整合S3、Lambda與Step Functions。

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。

Multi-Agent-Blueprint是一套全面的開源代碼，用於建立和協調多個人工智能驅動的代理，合作完成複雜任務。其核心為一個模組化系統，用於定義不同的代理角色—如研究員、分析師和執行者—每個角色配備專用的記憶存儲和提示模板。該框架與大型語言模型、外部知識API及定制工具無縫整合，支持動態任務委派和代理間的反饋循環。內建日誌和監控功能，追蹤代理間的交互與輸出。具有可自定義的工作流程和可更換組件，開發者與研究者能快速原型設計多代理管道，用於內容生成、資料分析、產品研發或自動客戶支持。

MultiAgentes採用模組化架構來定義環境和智能體，支持同步和異步的多智能體互動。它包含環境和智能體的基礎類別，預定義的合作和競爭任務方案，用於自定義獎勵函數的工具，以及通信和觀察分享的API。可視化工具允許實時監控智能體行為，同時記錄模組記錄性能指標供分析。該框架能與Gym兼容的強化學習庫無縫集成，讓使用者可以用現有演算法訓練智能體。MultiAgentes設計為可擴展性，允許開發者添加新的環境模板、智能體類型和通信協議，以適應多樣的研究與教育應用。

Nuzon-AI提供一個基於Python的代理框架，允許定義任務、管理對話記憶和通過插件擴展功能。它支持與主要LLMs（OpenAI、本地模型）集成，使代理能執行網絡互動、數據分析和自動化流程。架構包括技能註冊表、工具調用系統及多代理協作層，讓您組合代理用於客戶支持、研究輔助和個人生產力。透過配置文件，您可以定制每個代理的行為、記憶保留策略和日誌記錄，用於除錯或審計。

此專案提供一個可自訂的多代理框架，模擬計程車呼叫中心，包含：CustomerAgent用來請求搭乘、DispatchAgent根據距離分配司機、DriverAgent確認指派與更新狀態，以及NotificationAgent負責帳單與訊息傳送。代理透過一個協調循環與OpenAI GPT呼叫與記憶體互動，支援非同步對話、錯誤處理與記錄。開發者可調整代理提示詞、整合即時系統，並輕鬆原型開發AI驅動的客服與調度工作流程。

Java-Action-Datetime 是為 LightJason 多代理系統框架提供的附加模組，專為處理代理中的所有時間相關運算而設計。它提供取得當前時間戳、解析字串為 Java 時間物件、套用自訂格式、進行加減運算、計算時間差和時區轉換等動作。這些行動可以無縫整合在 LightJason 代理程式碼中，減少樣板程式碼，並讓分散式代理部署中的時間推理更可靠一致。

MASChat提供一個彈性的架構，用於協調由語言模型驅動的多個AI代理之間的對話。開發者可以定義具有特定角色的代理，例如研究員、摘要者或評論員，並指定他們的提示詞、許可權和通訊協議。MASChat的中心管理器負責訊息路由、維持上下文與記錄互動，以確保追蹤性。透過協調專門化代理，MASChat將像研究、內容創作或資料分析等複雜任務分解成平行工作流程，提高效率與洞察力。它整合OpenAI的GPT API或本地大型語言模型，並支援插件擴展客製化行為。MASChat非常適合用於多代理策略的原型設計、模擬合作環境，以及探索AI系統中的新興行為。