# マルチエージェント

AWorldはマルチエージェントシステムのフレームワークで、理論上のMAS能力と実際のアプリケーションの間のギャップを埋めることを目的としています。単一エージェントからマルチエージェントの協力/競争までの一連のソリューションを提供します。このプロジェクトはブラウザ/携帯電話での操作、GAIAベンチマークテストなどのシナリオをサポートし、クライアント - サーバーアーキテクチャを採用し、豊富なツールチェーンを統合し、パフォーマンス評価とトレーニング機能を備えています。

マルチエージェントシステム（MAS）に基づく高度な順次思考処理ツールで、複数の専門エージェントを調整して深い分析と問題の分解を行います。

WebSocketとRedisに基づく簡易なMCPサーバーの実装で、マルチエージェントシステムの相互作用をデモンストレーションします。HTTP接続、SSEブロードキャスト、水平拡張をサポートします。

OllamaとBrave Searchをベースにしたローカルのマルチエージェント調査システムで、ツール呼び出しと協力をサポートし、AI調査タスクに適しています。

OWL x WhatsApp MCP Serverプロジェクトは、WhatsAppメッセージ機能とマルチエージェント協力フレームワークを統合したアプリケーションで、Streamlitインターフェースを通じてAIエージェントがWhatsAppデータにアクセス、検索、メッセージ送信を行い、リアルタイムのウェブ検索もサポートします。

このプロジェクトは、マルチエージェントシステム（MAS）に基づく高度な逐次思考プロセスを実現しています。Agnoフレームワークを使用して構築され、MCPによってサービスが提供されます。単純な状態追跡方法と比較して、調整された専門エージェントを利用して深い分析と問題の分解を行い、受動的な思考記録装置から能動的な思考プロセッサへと進化しています。

AgentKitに基づくマルチエージェントブラウザ自動化フレームワークで、分担協力によりインテリジェントなウェブページナビゲーションとタスク実行を実現し、タスク計画、ナビゲーション制御、ブラウザ操作、結果検証の4つの核心モジュールを含みます。

Agentis MCPは、強力なAIエージェントを構築するための柔軟なマルチエージェントフレームワークで、MCPサーバー接続をサポートし、ツールアクセス、リソース検索、マルチエージェントワークフローの編成機能を提供します。