用于构建多智能体系统的常用框架提供了设计、协调和部署自主代理的工具，这些代理进行交互以解决复杂问题。三种广泛使用的选项包括 JADE (Java Agent Development Framework)、Mesa (Python) 和 Ray (Python)。这些框架处理通信、代理生命周期管理和可伸缩性，使开发人员能够专注于代理逻辑和行为。每个框架都有其独特的优势，具体取决于用例、编程语言和所需的可扩展性。
JADE 是一个基于 Java 的框架，是构建符合 FIPA 标准的系统的成熟选择。它包括使用标准化协议（如 ACL 消息）对代理通信的内置支持，并提供用于代理发现、分布式执行和基于 GUI 的调试的工具。例如，JADE 的“代理管理系统”简化了启动/停止代理或监视其状态等任务。 Mesa 是一个 Python 库，非常适合模拟和建模，提供可视化工具来跟踪基于网格或网络环境中的代理交互。它通常用于社会科学研究或供应链模拟。 Ray 是另一个以 Python 为中心的框架，擅长分布式计算和强化学习场景。它的actor模型使代理能够在集群中并行运行，使其适用于大规模AI训练或实时决策系统，例如自动驾驶车辆协调。
其他值得注意的框架包括 Rasa（用于对话式 AI 代理）、Microsoft Autogen（用于基于 LLM 的协作式代理）和 JASON（用于使用 BDI 模型的基于逻辑的代理）。例如，Autogen 简化了多智能体工作流的构建，其中 LLM 协同工作以解决任务，例如代码生成或数据分析。 SPADE（基于 XMPP 的消息传递）或 PADE（工业物联网应用）等专用工具可满足特定的需求。选择框架时，请考虑语言偏好、可伸缩性需求以及与现有系统的集成（例如，机器学习库）等因素。例如，专注于 Python 的团队可能更喜欢 Ray 或 Mesa，因为它们的生态系统兼容性，而企业 Java 应用程序通常依赖于 JADE。文档质量和社区支持也在长期可行性中发挥着关键作用。