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Open Multi-Agent is a TypeScript framework for multi-agent orchestration that decomposes natural language goals into a runtime-generated directed acyclic graph of tasks. It functions as a task orchestrator and workflow state manager, coordinating multiple AI models to execute parallel and sequential operations. The framework is distinguished by a proposer-judge consensus protocol used to validate agent outputs through a quorum of agreement. It employs provider-agnostic model routing to assign specific models to tasks based on roles or execution phases and utilizes state-based workflow checkpo

AIOS is an LLM agent operating system and orchestration kernel designed to manage memory, resource scheduling, and tool execution for multiple autonomous AI agents. It serves as a comprehensive framework for developing and deploying agents, featuring a dedicated resource manager that coordinates model backends, GPU memory, and isolated kernel instances. The system distinguishes itself through a semantic memory engine that uses vector search and autonomous clustering for long-term knowledge management, and a semantic file system that allows users to control computer files and system operations

Agency Swarm is a multi-agent orchestration framework and development kit designed to coordinate specialized AI agents through defined communication patterns and handoffs. It functions as a system for managing agent swarms, providing an API gateway to expose these coordinated collectives as production-ready HTTP endpoints. The project distinguishes itself through its Model Context Protocol integration layer, which connects agents to external data sources and capabilities. It implements specialized orchestration patterns, such as the orchestrator-worker model and role-based delegation, to tran

Dieses Projekt ist ein Framework für die Entwicklung und Orchestrierung autonomer Software-Agenten innerhalb JVM-basierter Anwendungen. Es bietet ein Toolkit für die Einbettung künstlicher Intelligenz direkt in die Geschäftslogik, was es Agenten ermöglicht, komplexe Aufgaben durch dynamische, zielorientierte Planung anstelle starrer Zustandsautomaten auszuführen. Durch die Nutzung deklarativer Annotationen ermöglicht das Framework Entwicklern, Agenten-Fähigkeiten zu definieren und in bestehende objektorientierte Domänenmodelle zu integrieren. Das Framework zeichnet sich durch eine herstellerneutrale Abstraktionsschicht aus, die den nahtlosen Austausch lokaler und Cloud-basierter Sprachmodelle zur Laufzeit ermöglicht. Es unterstützt verteilte Zusammenarbeit, wodurch unabhängige Agenten Informationen teilen und Aufgaben über verschiedene Dienste hinweg delegieren können. Um die Transparenz bei autonomen Entscheidungen zu gewährleisten, enthält das System eine umfassende Instrumentierung, die Ausführungs-Traces, Leistungsmetriken und Operations-Logs erfasst, welche an externe Monitoring-Plattformen exportiert werden können. Über die Kern-Orchestrierung hinaus enthält die Plattform eine Suite an Tools für die Verwaltung von Agenten-Lebenszyklen, einschließlich automatisierter Skill-Erkennung, Validierung und Environment-Bootstrapping. Sie bietet ein terminalbasiertes Interface für interaktiven Chat und Aufgabenausführung, neben Sicherheitsprimitiven, die Zugriffsgrenzen für Dateisystemoperationen durchsetzen. Das Framework unterhält zudem ein zentralisiertes Speicher-Repository, um einen gemeinsamen Kontext über verteilte Agentenprozesse hinweg bereitzustellen.

Craft Agents is an open-source desktop application that serves as a unified hub for managing multiple AI agents and their providers from a single interface. It connects to services including Anthropic, Google AI Studio, ChatGPT Plus, and GitHub Copilot, while also supporting any OpenAI-compatible endpoint, with the ability to set per-workspace provider defaults for each session. The application operates on a client-server architecture that decouples the agent runtime into a remote server process and a thin desktop client, enabling sessions to persist across machines. It includes a WebSocket-b