multi-agent

Chuyển đổi bất kỳ bài báo nghiên cứu nào thành báo cáo thương mại hóa — 6 tác nhân AI, chấm điểm TRL/MRL, phân tích bằng sáng chế, thông tin thị trường, trích dẫn đã xác minh. Hỗ trợ DeepSeek / OpenAI / Claude.

Khung tác nhân (Agent Framework) sáng tạo được điều khiển bởi KG Engine.

Hệ điều hành tác tử (Agentic Operating System) cho doanh nghiệp của bạn.

Hệ thống đa tác nhân hỗ trợ AI tự động phân tích cơ sở mã và tạo tài liệu toàn diện. Hỗ trợ tích hợp GitLab, xử lý đồng thời và nhiều LLM để hiểu mã tốt hơn và hỗ trợ nhà phát triển mới.

Hệ thống phân tích và giao dịch chứng khoán dựa trên AI

Điều phối bầy đàn đa tác nhân cho OpenCode với khả năng học tập, theo dõi vấn đề và quản lý tác nhân.

Principia trích xuất các nguyên tắc có thể tái sử dụng, kết hợp chúng thành các ý tưởng nghiên cứu có thể truy xuất nguồn gốc và giúp các nhà nghiên cứu kiểm tra lý do tại sao một ý tưởng đáng để thử nghiệm.

Runtime quy trình làm việc AI hướng sản xuất để xây dựng, xác thực, khôi phục và triển khai các quy trình AI phức tạp dưới dạng dịch vụ đáng tin cậy.

Mẫu Control Room-first để quản lý các tác nhân Hermes từ một tác nhân VPS đến các nhóm chuyên gia và quy trình làm việc được điều phối.

Plugin Claude Code cho phép đặt cùng một câu hỏi cho nhiều AI coding agent và hiển thị câu trả lời song song. Hỗ trợ Gemini, OpenAI, Grok, Perplexity và Kimi qua API; các CLI codex, antigravity, grok và kimi qua xác thực đăng ký; và ollama cục bộ.

Lớp điều phối đa mô hình cho Claude Code — mô hình tiên tiến lập kế hoạch, các mô hình rẻ hơn thực thi, các chốt kiểm tra đảm bảo chất lượng. Cài đặt chỉ với một câu lệnh.

AINL giúp chuyển đổi AI từ "một cuộc trò chuyện thông minh" thành "một nhân viên có cấu trúc". Nó được thiết kế cho các nhóm xây dựng quy trình làm việc AI cần nhiều bước, trạng thái và bộ nhớ, sử dụng công cụ, thực thi lặp lại, xác thực, kiểm soát và giảm sự phụ thuộc vào các vòng lặp prompt dài. AINL là một hệ thống lập trình AI-native nhỏ gọn, chuẩn hóa theo đồ thị.

Runtime AI agent mã nguồn mở tự lưu trữ và framework đa agent cho các bầy agent tự hành. Hỗ trợ bộ nhớ agent, công cụ MCP, lập lịch, ủy quyền và hơn 23 nhà cung cấp LLM (Claude, GPT, Gemini, OpenRouter, Ollama). Một giải pháp thay thế thiết thực cho Claude Code và LangChain.

ScienceClaw là trợ lý nghiên cứu cá nhân được xây dựng với LangChain DeepAgents và cơ sở hạ tầng AIO Sandbox, áp dụng kiến trúc hoàn toàn mới vượt trội hơn OpenClaw. Nó cung cấp tính bảo mật cao hơn, minh bạch tốt hơn và trải nghiệm thân thiện với người dùng hơn.

Triển khai Gamma-World: Mô hình hóa thế giới đa tác nhân tạo sinh vượt ra ngoài hai người chơi

DataBuff là một APM thuần AI được xây dựng trên Opentelemetry, tích hợp sẵn khả năng xử lý sự cố đa tác nhân (multi-agent).

BenchMARL là một thư viện để đánh giá hiệu năng Học tăng cường đa tác nhân (MARL). BenchMARL cho phép so sánh nhanh các thuật toán, tác vụ và mô hình MARL khác nhau dựa trên hai nguyên tắc cốt lõi: khả năng tái lập và tiêu chuẩn hóa.

Công cụ viết bài nghiên cứu AI tự động dựa trên triển khai PaperOrchestra của Google, sử dụng các kỹ năng, điểm chuẩn và bộ đánh giá tự động thông qua bất kỳ tác nhân lập trình nào (Claude Code, Cursor, Antigravity, Cline, Aider). Không cần khóa API, không cần SDK LLM.

Bộ công cụ trực quan hóa hướng phát triển

Bộ sưu tập hơn 100 kỹ năng chưng cất nhân cách toàn diện và cập nhật nhất, hệ thống đa agent, bao gồm các danh mục như người nổi tiếng, đạo diễn, tác giả, cổ thư, anime, công sở và cảm xúc

Meta-harness cho các tác nhân AI — xây dựng khung tác nhân chuyên biệt với npx CLI, máy chủ MCP, bộ nhớ, vòng lặp học tập và các bản phát hành có chữ ký xác thực. Hoạt động với Claude Code, Codex, pi.dev, Hermes, OpenClaw và RVM.

Thư viện .NET để xây dựng các tác nhân AI với hơn 30 trình kết nối tích hợp sẵn.

Tác nhân AI tự hành cấp hệ điều hành với bộ nhớ dài hạn, điều phối đa tác nhân, bộ lập lịch Titan Chronos và Moltbot Social Core.

Bộ sưu tập các môi trường đa tác nhân dựa trên OpenAI gym.

API để chạy VirtualHome, một trình mô phỏng hộ gia đình đa tác nhân (Multi-Agent Household Simulator).

Đa tác nhân + Tự động hóa: Quy trình làm việc, tự động hóa, các tác nhân tự cải thiện

Khung AI agent TypeScript: bộ nhớ nhận thức, tạo công cụ runtime, điều phối đa agent, hỗ trợ 11 nhà cung cấp LLM.

Lập kế hoạch, Xây dựng và Phát hành — với một nhóm các tác nhân AI thay vì chỉ một

VMAS là trình mô phỏng vi phân vector hóa được thiết kế để đánh giá hiệu quả Học tăng cường đa tác nhân (Multi-Agent Reinforcement Learning). Nó bao gồm một công cụ vật lý 2D vector hóa viết bằng PyTorch và một tập hợp các kịch bản đa robot đầy thử thách. Các kịch bản bổ sung có thể được triển khai thông qua giao diện đơn giản và mô-đun.

Framework TypeScript không phụ thuộc cho các AI agent thực tế: hỗ trợ thực thi bền bỉ, bộ nhớ dài hạn, RAG lai, gọi công cụ MCP, phê duyệt có sự tham gia của con người, lập kế hoạch và sandbox CodeAct. Một API streaming duy nhất cho Claude, GPT, Gemini, Grok, Mistral và DeepSeek — hỗ trợ Node, Bun, Deno, serverless và edge.