multi-agent-systems

🦁 Uma base de código amigável para pesquisa para experimentação rápida de aprendizado por reforço multi-agente em JAX

Implementação oficial para "Sistemas Multi-Agente Recursivos"

Motor de pentest autônomo de IA, segurança ofensiva contínua em web, nuvem, identidade, CI/CD, IaC, bancos de dados, Active Directory, Kubernetes e firmware de IoT. Raciocínio agêntico e execução real de exploits entregam vulnerabilidades baseadas em provas. Gateway de privacidade: o LLM nunca vê seus IPs, hosts ou credenciais reais, nada sai do seu perímetro.

Seu agente de IA em 30 segundos, não em 30 horas. IA pessoal auto-hospedada e de código aberto com instalador desktop, centro de comando multi-agente (Deep Work) e segurança de 7 camadas. Compatível com Anthropic, OpenAI ou Ollama.

Exemplos de agentes criados usando o Strands Agents SDK.

[ICRA 2022] Uma estrutura de código aberto para detecção cooperativa. Implementação oficial para OPV2V.

Infraestrutura auto-recuperável para pagamentos de agentes de IA. Recuperação automática de 90,3%.

More is Different. Um motor de mundo multi-agente onde agentes de IA vivem, conversam, competem e se aliam.

Orquestrador de Agentes de IA com Sistema de Habilidades - Dê superpoderes aos agentes de IA: busca em memória, consultas em grafos de código, mensagens entre agentes. Gerencie Claude, Codex ou qualquer agente de IA a partir de um único painel. Mude agentes entre computadores e locais

Rede de agentes de IA resistente a Sybil com identidade atestada por hardware. Blockchain Proof-of-Antiquity: máquinas físicas em mais de 15 arquiteturas de CPU provam que são silício real, não fazendas de VMs. Economia de agentes, micROPagamentos, ponte Solana (wRTC). $0 de VC.

Algoritmo de Otimização do Lobo Cinzento (GWO) para planejamento de caminhos/planejamento de trajetórias/otimização de trajetórias, planejamento de rotas para multi-agentes/múltiplos drones

Um playground 3D no-code para explorar, projetar e interagir com sistemas de IA agêntica

Multi-Agente + Automação: Fluxos de trabalho, automação e agentes de autoaperfeiçoamento.

Planeje, construa e envie — com uma equipe de agentes de IA em vez de apenas um.

O VMAS é um simulador vetorizado e diferenciável projetado para benchmarks eficientes de aprendizado por reforço multi-agente. Ele é composto por um mecanismo de física 2D vetorizado escrito em PyTorch e um conjunto de cenários desafiadores com múltiplos robôs. Cenários adicionais podem ser implementados por meio de uma interface simples e modular.

Artigos da AAAI 2024: Explore uma coleção abrangente de artigos de pesquisa inovadores apresentados em uma das principais conferências de inteligência artificial. Integre perfeitamente implementações de código para uma melhor compreensão. ⭐ Experimente a vanguarda do progresso em inteligência artificial com este repositório!

GraphBit é o primeiro framework de IA agentica de nível empresarial do mundo, construído sobre um núcleo em Rust com um wrapper em Python para velocidade, segurança e escalabilidade incomparáveis. Ele permite fluxos de trabalho multiagente confiáveis com uso mínimo de CPU e memória, tornando-o pronto para produção em ambientes corporativos reais.

RAI é um framework agnóstico de fornecedor para robótica de IA Física, utilizando ferramentas ROS 2 para executar ações complexas, cenários definidos, execução de interface livre, resumos de logs, interação de voz e muito mais.

🤖 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!

Uma rede de agentes descentralizada para construir sistemas colaborativos de agente para agente (A2A) impulsionados por LLM.

Um framework para treinamento reforçado e inferência multiagente baseado em LLM

Um Framework Centrado em Grafos para Orquestrar Sistemas Multiagente com Vibe Graphing.

Meta Agents Research Environments é uma plataforma abrangente projetada para avaliar agentes de IA em cenários dinâmicos e realistas. Ao contrário de benchmarks estáticos, esta plataforma introduz ambientes em evolução onde os agentes devem adaptar suas estratégias à medida que novas informações se tornam disponíveis, espelhando os desafios do mundo real.

O sistema operacional local-first para criar, executar e melhorar agentes de IA, fluxos de trabalho e objetivos autônomos.

Este projeto é uma versão refatorada e profundamente localizada para o chinês do projeto Generative Agents, com o objetivo de fornecer uma base de fácil manutenção para usuários chineses realizarem experimentos ou expansões de funcionalidades.

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

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

A implementação prática do Aspire usando Microsserviços e Agentes de IA