multi-agent-systems

🦁 适用于 JAX 中多智能体强化学习快速实验的研究友好代码库

“递归多智能体系统”官方实现

自主式 AI 渗透测试引擎，针对 Web、云端、身份验证、CI/CD、IaC、数据库、Active Directory、Kubernetes 与 IoT 固件进行持续性攻击安全测试。通过代理推理与真实漏洞执行提供验证。隐私网关设计确保 LLM 无法访问真实 IP、主机或凭证，数据不出边界

30 秒内建立你的 AI agent。无需 30 小时。具备桌面安装程序、多 agent 指令中心（深度工作）与 7 层安全性的自托管开源个人 AI。支持 Anthropic、OpenAI 或 Ollama。

使用 Strands Agents SDK 建立的 Agent 示例

[ICRA 2022] 用于协同检测的开源框架。OPV2V 的官方实现。

适用于 AI agent 支付的自我修复基础设施。90.3% 自动恢复。

多重世界引擎。一个多智能体世界引擎，AI智能体可在其中生活、对话、竞争与结盟。

具备硬件认证身份的抗女巫攻击 AI 代理网络。Proof-of-Antiquity 区块链：跨越 15 种以上 CPU 架构的实体机器证明其为真实硅片，而非虚拟机农场。代理经济、微额支付、Solana 桥接 (wRTC)。$0 风险投资。

具备技能系统的 AI Agent 协调器 -赋予 AI Agent 超能力：内存搜索、代码图谱查询、Agent 对 Agent 消息传递。从单一仪表板管理 Claude、Codex 或任何 AI Agent。在不同电脑与位置之间移动 Agent

灰狼优化算法 (GWO) 路径规划/轨迹规划/轨迹优化、多智能体/多无人机航迹规划。

一个无代码的 3D 游乐场，用于探索、设计和交互式操作 Agentic AI 系统

MCP-Hub 与 MCP-Inspector，多模型工作流程与聊天界面

规划、构建与交付 — 与 AI 代理团队合作而非单打独斗

VMAS 是一款向量化可微分模拟器，专为高效的多智能体强化学习基准测试而设计。它包含一个以 PyTorch 编写的向量化 2D 物理引擎以及一系列具挑战性的多机器人场景。可通过简单且模块化的接口实现额外场景。

AAAI 2024 论文集：探索顶尖人工智能会议发表的创新研究论文。整合代码实现以利理解。⭐ 通过此存储库体验人工智能的前沿进展！

RAI 是一个用于物理 AI 机器人的供应商无关代理框架，利用 ROS 2 工具执行复杂动作、定义场景、自由接口执行、日志摘要、语音交互等。

GraphBit 是全球首个企业级 Agentic AI 框架，基于 Rust 核心并提供 Python 封装，具备卓越的速度、安全性和扩展性。它能以极低的 CPU 与内存占用实现可靠的多代理工作流，适用于真实的企业生产环境。

🤖 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!

一个去中心化的代理网路，用于建构协作式、由 LLM 驱动的代理对代理 (A2A) 系统。

基于 LLM 的多代理强化训练与推理框架

一个以图形为中心的框架，用于通过 Vibe Graphing 编排多智能体系统。

Meta Agents Research Environments 是一个综合平台，旨在评估动态、真实场景中的 AI 代理。与静态基准测试不同，此平台引入了不断演进的环境，代理必须随着新信息的出现调整策略，以反映现实世界的挑战。

用于构建、执行与改进 AI 代理、工作流程及自主目标的本地优先操作系统。

本项目为 Generative Agents 项目的重构与深度中文化版本，旨在为中文用户提供一个易于维护的基础版本，以便后续实验或功能拓展。

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

使用微服务与 AI 代理实现 Aspire 的实务应用