multi-agent-systems

🦁 JAX에서 다중 에이전트 강화 학습의 빠른 실험을 위한 연구 친화적인 코드베이스

"Recursive Multi-Agent Systems" 공식 구현체

웹, 클라우드, 아이덴티티, CI/CD, IaC, 데이터베이스, Active Directory, Kubernetes 및 IoT 펌웨어 전반에 걸친 지속적인 공격형 보안, 자율형 AI 펜테스팅 엔진입니다. 에이전틱 추론과 실제 익스플로잇 실행을 통해 증거 기반 취약점을 제공합니다. 프라이버시 게이트웨이: LLM은 실제 IP, 호스트, 자격 증명을 볼 수 없으며 어떤 정보도 외부로 유출되지 않습니다.

30시간이 아닌 30초 만에 구축하는 AI 에이전트. 데스크톱 설치 프로그램, 멀티 에이전트 커맨드 센터(Deep Work), 7계층 보안을 갖춘 셀프 호스팅 오픈소스 개인용 AI. Anthropic, OpenAI 또는 Ollama 지원

Strands Agents SDK를 사용하여 구축된 에이전트 샘플

[ICRA 2022] 협력 탐지를 위한 오픈 소스 프레임워크. OPV2V 공식 구현체.

AI 에이전트 결제를 위한 자가 치유 인프라. 90.3% 자동 복구율 제공

More is Different. AI 에이전트들이 거주하고, 대화하며, 경쟁하고, 동맹을 맺는 멀티 에이전트 월드 엔진

스킬 시스템을 갖춘 AI 에이전트 오케스트레이터입니다. 메모리 검색, 코드 그래프 쿼리, 에이전트 간 메시징 기능을 제공하며, 단일 대시보드에서 Claude, Codex 등 모든 AI 에이전트를 관리하고 컴퓨터와 위치 간 에이전트를 이동시킬 수 있습니다.

하드웨어 인증 신원을 가진 시빌 공격 방어 AI 에이전트 네트워크. Proof-of-Antiquity 블록체인: 15개 이상의 CPU 아키텍처에 걸친 물리적 머신이 VM 팜이 아닌 실제 실리콘임을 증명합니다. 에이전트 경제, 소액 결제, Solana 브리지(wRTC). 벤처 캐피털(VC) 투자 없음.

회색 늑대 최적화 알고리즘(GWO) 기반 경로 계획, 궤적 계획, 궤적 최적화 및 다중 에이전트/다중 드론 항로 계획입니다.

에이전트 AI 시스템을 탐색, 설계 및 상호 작용할 수 있는 노코드 3D 플레이그라운드

MCP-Hub 및 -Inspector, 멀티 모델 워크플로우 및 채팅 인터페이스

단일 AI가 아닌 AI 에이전트 팀과 함께 계획하고 구축하며 배포하세요

VMAS는 효율적인 다중 에이전트 강화 학습 벤치마킹을 위해 설계된 벡터화된 미분 가능 시뮬레이터임. PyTorch로 작성된 벡터화된 2D 물리 엔진과 도전적인 다중 로봇 시나리오 세트로 구성됨. 간단하고 모듈화된 인터페이스를 통해 추가 시나리오 구현 가능

AAAI 2024 논문: 주요 인공지능 학회에서 발표된 혁신적인 연구 논문 모음. 코드 구현을 통합하여 이해를 돕습니다.

RAI는 물리적 AI 로봇 공학을 위한 벤더 중립적 에이전트 프레임워크로, ROS 2 도구를 활용하여 복잡한 작업 수행, 시나리오 정의, 자유 인터페이스 실행, 로그 요약, 음성 상호작용 등을 지원합니다.

GraphBit은 Rust 코어와 Python 래퍼로 구축되어 독보적인 속도, 보안 및 확장성을 제공하는 세계 최초의 엔터프라이즈급 Agentic AI 프레임워크입니다. 최소한의 CPU 및 메모리 사용량으로 안정적인 멀티 에이전트 워크플로우를 지원하며 실제 엔터프라이즈 환경에 즉시 배포 가능합니다.

🤖 Agentfy is a modular microservices architecture designed to process user requests and execute workflows across multiple social media platforms. ASK ONCE, LET THE AGENT DO THE REST!

협업형 LLM 기반 에이전트 간(A2A) 시스템 구축을 위한 탈중앙화 에이전트 네트워크

LLM 기반 멀티 에이전트 강화 학습 및 추론을 위한 프레임워크

Vibe Graphing을 사용하여 멀티 에이전트 시스템을 오케스트레이션하기 위한 그래프 중심 프레임워크

Meta Agents Research Environments는 동적이고 현실적인 시나리오에서 AI 에이전트를 평가하기 위한 포괄적인 플랫폼입니다. 정적 벤치마크와 달리, 이 플랫폼은 새로운 정보가 제공됨에 따라 에이전트가 전략을 조정해야 하는 진화하는 환경을 도입하여 실제 환경의 도전 과제를 반영합니다.

AI 에이전트, 워크플로우 및 자율 목표를 구축, 실행, 개선하기 위한 로컬 우선 운영 체제

이 프로젝트는 Generative Agents 프로젝트의 리팩토링 및 심층 현지화 버전이며, 중국어 사용자가 후속 실험이나 기능 확장을 위해 유지 관리하기 쉬운 기반 버전을 제공하는 것을 목표로 합니다.

A MicroKernel Multi-Agents System Framework for Adaptive Social Simulation Powered by LLMs

마이크로서비스와 AI 에이전트를 활용한 Aspire 실무 구현

Hands-on workshop: Build a multi-agent AI system from scratch — Deep Research Agent + Writing Workflow served as MCP servers. Includes code, slides, and video