multi-agent

Open-WebUI Tools एक मॉड्यूलर टूलकिट है जिसे Open WebUI इंस्टेंस को विस्तारित और समृद्ध करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो इसे एक शक्तिशाली AI वर्कस्टेशन में बदल देता है। 15 से अधिक विशेष टूल्स, फंक्शन पाइपलाइन्स और फिल्टर्स के साथ, यह प्रोजेक्ट शैक्षणिक अनुसंधान, एजेंटिक स्वायत्तता, मल्टीमॉडल क्रिएटिविटी और वर्कफ़्लो का समर्थन करता है।

KG इंजन द्वारा संचालित एक अभिनव एजेंट फ्रेमवर्क

AI-संचालित मल्टी-एजेंट सिस्टम जो स्वचालित रूप से कोडबेस का विश्लेषण करता है और व्यापक दस्तावेज़ीकरण उत्पन्न करता है। बेहतर कोड समझ और डेवलपर ऑनबोर्डिंग के लिए GitLab एकीकरण, समवर्ती प्रसंस्करण और कई LLM समर्थन की सुविधा है।

आपकी कंपनी का एजेंटिक ऑपरेटिंग सिस्टम।

AI-आधारित स्टॉक विश्लेषण और ट्रेडिंग सिस्टम

OpenCode के लिए मल्टी-एजेंट स्वार्म समन्वय, जिसमें सीखने की क्षमता, एजेंट इश्यू ट्रैकिंग और प्रबंधन शामिल है।

Principia पुन: प्रयोज्य सिद्धांतों को निकालता है, उन सिद्धांतों को ट्रेस करने योग्य शोध विचारों में संयोजित करता है, और शोधकर्ताओं को यह जांचने में मदद करता है कि कोई विचार परीक्षण के योग्य क्यों हो सकता है।

एक VPS एजेंट से विशेषज्ञ टीमों और ऑर्केस्ट्रेटेड वर्कफ़्लो तक Hermes एजेंटों को प्रबंधित करने के लिए कंट्रोल रूम-फर्स्ट टेम्प्लेट

जटिल AI वर्कफ़्लो को विश्वसनीय सेवाओं के रूप में बनाने, मान्य करने, पुनर्प्राप्त करने और शिप करने के लिए एक प्रोडक्शन-ओरिएंटेड AI वर्कफ़्लो रनटाइम।

Claude Code प्लगइन जो कई AI कोडिंग एजेंटों से एक ही प्रश्न पूछता है और उनके उत्तरों को साथ-साथ दिखाता है। Gemini, OpenAI, Grok, Perplexity, Kimi और स्थानीय Ollama का समर्थन करता है।

Claude Code के लिए मल्टी-मॉडल ऑर्केस्ट्रेशन लेयर — फ्रंटियर मॉडल योजना बनाता है, सस्ते मॉडल निष्पादित करते हैं, और सत्यापन गुणवत्ता सुनिश्चित करता है। वन-प्रॉम्प्ट इंस्टॉलेशन।

AINL AI को "स्मार्ट बातचीत" से "संरचित कार्यकर्ता" में बदलने में मदद करता है। इसे उन टीमों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो ऐसे AI वर्कफ़्लो बनाती हैं जिन्हें कई चरणों, स्टेट और मेमोरी, टूल उपयोग, दोहराने योग्य निष्पादन, सत्यापन और नियंत्रण की आवश्यकता होती है।

स्वायत्त एजेंट झुंडों के लिए ओपन-सोर्स सेल्फ-होस्टेड AI एजेंट रनटाइम और मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क। एजेंट मेमोरी, MCP टूल, शेड्यूल, डेलिगेशन और 23+ LLM प्रोवाइडर (Claude, GPT, Gemini, OpenRouter, Ollama)। एक व्यावहारिक Claude Code और LangChain विकल्प।

ScienceClaw एक व्यक्तिगत अनुसंधान सहायक है जिसे LangChain DeepAgents और AIO Sandbox बुनियादी ढांचे के साथ बनाया गया है, जो OpenClaw से परे एक पूरी तरह से नया आर्किटेक्चर अपनाता है। यह मजबूत सुरक्षा, बेहतर पारदर्शिता और अधिक उपयोगकर्ता के अनुकूल अनुभव प्रदान करता है।

Gamma-World का कार्यान्वयन: दो खिलाड़ियों से परे जेनरेटिव मल्टी-एजेंट वर्ल्ड मॉडलिंग।

DataBuff Opentelemetry पर निर्मित एक AI-native APM है, जिसमें बॉक्स से बाहर मल्टी-एजेंट समस्या निवारण शामिल है।

BenchMARL मल्टी-एजेंट रीइंफोर्समेंट लर्निंग (MARL) की बेंचमार्किंग के लिए एक लाइब्रेरी है। BenchMARL इसकी दो मुख्य अवधारणाओं: पुनरुत्पादकता और मानकीकरण पर व्यवस्थित रूप से आधारित रहते हुए विभिन्न MARL एल्गोरिदम, कार्यों और मॉडलों की तुरंत तुलना करने की अनुमति देता है।

Google के PaperOrchestra पेपर के कार्यान्वयन पर आधारित एक स्वचालित AI रिसर्च-पेपर राइटर, जो किसी भी कोडिंग एजेंट (Claude Code, Cursor, Antigravity, Cline, Aider) का उपयोग करके स्किल्स - बेंचमार्क + ऑटोरेटर का उपयोग करता है। कोई API कुंजियाँ नहीं, कोई LLM SDKs नहीं।

डेवलपमेंट-ओरिएंटेड विज़ुअलाइज़ेशन टूलकिट।

30+ अंतर्निहित कनेक्टर्स के साथ AI एजेंट बनाने के लिए .NET लाइब्रेरी।

लॉन्ग-टर्म मेमोरी, मल्टी-एजेंट कोऑर्डिनेशन, Titan Chronos शेड्यूलर और Moltbot सोशल कोर के साथ OS-लेवल ऑटोनॉमस AI एजेंट।

AI एजेंटों के लिए मेटा-हार्नेस — अपने स्वयं के npx CLI, MCP सर्वर, मेमोरी, लर्निंग लूप और विटनेस-साइन रिलीज़ के साथ अपना स्वयं का फोकस्ड, ब्रांडेड एजेंट हार्नेस तैयार करें। यह Claude Code, Codex, pi.dev, Hermes, OpenClaw और RVM (हार्डवेयर-आइसोलेटेड सैंडबॉक्स) के साथ काम करता है।

OpenAI gym पर आधारित मल्टी-एजेंट वातावरण का एक संग्रह।

VirtualHome चलाने के लिए API, एक मल्टी-एजेंट हाउसहोल्ड सिम्युलेटर

100 से अधिक व्यक्तित्वों और डिस्टिल्ड स्किल्स का सबसे व्यापक, निरंतर अपडेट होने वाला और लोकप्रिय संग्रह | मल्टी-एजेंट सिस्टम | सेलिब्रिटी/निर्देशक/क्लासिक/एनीमे/कार्यस्थल/भावनाएं

TypeScript AI एजेंट फ्रेमवर्क: कॉग्निटिव मेमोरी, रनटाइम टूल फोर्जिंग, मल्टी-एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन, 11 LLM प्रदाता।

मल्टी-एजेंट + ऑटोमेशन: वर्कफ़्लो, ऑटोमेशन, सेल्फ-इम्प्रूविंग एजेंट्स

योजना बनाएं, निर्माण करें और शिप करें — एक AI एजेंट टीम के साथ, न कि केवल एक के साथ

VMAS एक वेक्टरकृत डिफरेंशिएबल सिम्युलेटर है जिसे कुशल मल्टी-एजेंट रीइन्फोर्समेंट लर्निंग बेंचमार्किंग के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसमें PyTorch में लिखा गया एक वेक्टरकृत 2D फिजिक्स इंजन और चुनौतीपूर्ण मल्टी-रोबोट परिदृश्यों का एक सेट शामिल है। अतिरिक्त परिदृश्यों को एक सरल और मॉड्यूलर इंटरफ़ेस के माध्यम से लागू किया जा सकता है।

प्रोडक्शन AI एजेंटों के लिए ज़ीरो-डिपेंडेंसी TypeScript फ़्रेमवर्क: ड्यूरेबल एक्जीक्यूशन, लॉन्ग-टर्म मेमोरी, हाइब्रिड RAG, MCP टूल कॉलिंग, ह्यूमन-इन-द-लूप अप्रूवल, प्लानिंग और CodeAct सैंडबॉक्स। Claude, GPT, Gemini, Grok, Mistral और DeepSeek के लिए एक स्ट्रीमिंग API — Node, Bun, Deno, सर्वरलेस और एज।