Awesome GitHub RepositoriesAgent Shared Storage

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

Ce projet est un framework pour développer et orchestrer des agents logiciels autonomes au sein d'applications basées sur la JVM. Il fournit une boîte à outils pour intégrer l'intelligence artificielle directement dans la logique métier, permettant aux agents d'effectuer des tâches complexes via une planification dynamique orientée vers des objectifs plutôt que des machines à états rigides. En tirant parti des annotations déclaratives, le framework permet aux développeurs de définir les capacités des agents et de les intégrer dans des modèles de domaine orientés objet existants. Le framework se distingue par une couche d'abstraction neutre vis-à-vis des fournisseurs qui permet l'échange transparent de modèles de langage locaux et basés sur le cloud au runtime. Il prend en charge la collaboration distribuée, permettant à des agents indépendants de partager des informations et de déléguer des tâches à travers différents services. Pour garantir la visibilité sur la prise de décision autonome, le système inclut une instrumentation complète qui capture les traces d'exécution, les métriques de performance et les journaux d'opérations, qui peuvent être exportés vers des plateformes de surveillance externes. Au-delà de l'orchestration de base, la plateforme inclut une suite d'outils pour gérer les cycles de vie des agents, y compris la découverte automatisée de compétences, la validation et le bootstrapping d'environnement. Elle dispose d'une interface basée sur le terminal pour le chat interactif et l'exécution de tâches, aux côtés de primitives de sécurité qui appliquent des limites d'accès pour les opérations sur le système de fichiers. Le framework maintient également un dépôt de mémoire centralisé pour fournir un contexte partagé à travers les processus d'agents distribués.

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