
google/A2A
Giao thức Agent-to-Agent của Google cho phép agent đàm phán, hợp tác và giao tiếp—rất lý tưởng cho hệ thống đa agent.
github.com/google/A2Amodelcontextprotocol/servers
Server chính thức cho MCP (Model Context Protocol). Cung cấp các công cụ như Git, Slack, Search như các interface an toàn cho agent.
github.com/modelcontextprotocol/serversmicrosoft/autogen
Framework toàn diện để xây dựng hệ thống AI đa agent, sử dụng công cụ, và tích hợp con người.
github.com/microsoft/autogenag2ai/ag2
Giống như một hệ điều hành dành cho agent. Kiến trúc module, thực thi theo dạng graph, lý tưởng cho nghiên cứu.
github.com/ag2ai/ag2crewAIInc/crewAI
Tạo nhóm agent có vai trò, nhiệm vụ và công cụ. Phù hợp cho tự động hóa doanh nghiệp hoặc sáng tạo nội dung.
github.com/crewAIInc/crewAITransformerOptimus/SuperAGI
Nền tảng chạy agent tự động, không cần viết mã, có giao diện GUI, chợ agent, và bộ nhớ bền vững.
github.com/TransformerOptimus/SuperAGIlangchain-ai/langchain
Bộ công cụ phát triển LLM mạnh mẽ: kết hợp công cụ, thêm bộ nhớ, xây logic agent bằng Python/JS.
github.com/langchain-ai/langchainOpenBMB/IoA
“Internet of Agents” – các agent phân tán tự tổ chức, giao tiếp và hoạt động bất đồng bộ. Lý tưởng cho AI theo kiểu bầy đàn.
github.com/OpenBMB/IoAlastmile-ai/mcp-agent
Triển khai MCP agent thực tế, có cả mẫu đánh giá theo paper của Anthropic về xây dựng agent hiệu quả.
github.com/lastmile-ai/mcp-agentai-boost/awesome-a2a
Danh sách tài nguyên, công cụ và tutorial chọn lọc nhất về giao thức A2A và hệ sinh thái agent tương tác.
github.com/ai-boost/awesome-a2a
Gợi ý cho các kỹ sư AI đang khám phá lĩnh vực này:
Đừng chỉ clone – hãy build. Dù là một agent nhỏ gọi API cũng giúp bạn hiểu sâu hơn 10 bài blog.
Dùng MCP và A2A sớm. Đây không chỉ là buzzword – chúng đang trở thành tiêu chuẩn để agent sử dụng công cụ và giao tiếp.
Theo dõi các issue mở. Bạn sẽ học được cách debug thực sự từ các nhóm phát triển.
Xây 1 dự án portfolio mỗi tháng. Điều này sẽ tăng tốc hiểu biết và giúp GitHub của bạn nổi bật.
Nguồn : Sưu tầm

Comments