摘要： 2025年多智能体系统蓬勃发展，开源框架层出不穷。本文首先盘点了当下最受关注的九大多智能体框架及其官方网址，帮助技术爱好者和企业快速选型与上手；随后，我们以亲昵、温暖的语调为我公司量身打造了一份在CSDN平台发布的深度宣传文案，展示工作室在软件开发、小程序开发、人工智能智能体应用及CRM系统开发方面的创新实力与成功案例，为您的数字化与智能化转型提供有力支持。

2025年多智能体系统热门框架介绍

• PettingZoo：Python 生态下的多智能体强化学习环境集合，提供统一的 Agent-Environment Cycle（AEC）API，兼容 Gymnasium，拥有丰富的参考环境和工具。了解详情请访问官方网站：PettingZoo Documentation (pettingzoo.farama.org)

• Ray RLlib：基于 Ray 分布式计算引擎的工业级强化学习库，原生支持多智能体强化学习（MARL），可灵活配置多策略与多 GPU 训练。文档与示例请见：RLlib: Industry-Grade, Scalable Reinforcement Learning — Ray 2.47.1 (docs.ray.io)

• Unity ML-Agents：Unity 官方开源项目，利用游戏与仿真环境训练智能体，支持多智能体竞争与协作场景，集成 PyTorch 算法。快速入门及源码请参考：Unity ML-Agents Toolkit (unity-technologies.github.io)

• Mava：InstaDeep 发布的分布式多智能体强化学习研究框架，基于 JAX 实现轻量级组件，支持高效扩展与可组合的系统架构。项目地址：https://github.com/instadeepai/Mava (github.com)

• OpenSpiel：DeepMind 出品的综合博弈与强化学习框架，覆盖零和博弈、合作博弈及广义博弈，支持顺序与同时行动环境。仓库链接：https://github.com/google-deepmind/open_spiel (github.com)

• OpenAI Agents SDK：OpenAI 轻量级 Agents SDK，实现多智能体协同与工具调用，具备 Handoffs 与 Guardrails 特性，助力生产级代理应用开发。SDK 源码：OpenAI Agents SDK (openai.github.io)
  官方指南与示例请见平台文档：https://platform.openai.com/docs/guides/agents-sdk (platform.openai.com)

• Agents (Aiwaves)：清华团队发布的自主语言智能体框架，支持规划、记忆、工具调用及多智能体通信，面向非专业用户与研究人员开放。项目地址：https://github.com/aiwaves-cn/agents (arxiv.org)

• JaxMARL：NeurIPS 2024 推出的 JAX 加速多智能体强化学习基准库，提供高性能环境与算法，实现数千倍训练速率提升。详情请见论文及代码：JaxMARL: Multi-Agent RL Environments and Algorithms in JAX | OpenReview (openreview.net)

• SocialGym 2.0：德州大学 Austin 开发的社交机器人导航多智能体仿真器，基于 PettingZoo 与 Stable Baselines3，支持复杂场景下的社会导航研究。项目主页：RSS23 (arxiv.org)

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宣传文案

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