MultiAgentPacman ofrece un entorno de juego en Python donde los usuarios pueden implementar, visualizar y comparar múltiples agentes de IA en el dominio Pacman. Soporta algoritmos de búsqueda adversarial como minimax, expectimax, poda alfa-beta, así como agentes personalizados basados en aprendizaje por refuerzo o heurísticas. El marco incluye una interfaz gráfica sencilla, controles en línea de comandos y utilidades para registrar estadísticas de juego y comparar el rendimiento de los agentes en escenarios competitivos o cooperativos.

RL Collision Avoidance proporciona una canalización completa para desarrollar, entrenar y desplegar políticas de evitación de colisiones multi-robot. Ofrece una serie de escenarios de simulación compatibles con Gym donde los agentes aprenden navegación sin colisiones mediante algoritmos de aprendizaje por refuerzo. Los usuarios pueden personalizar parámetros del entorno, aprovechar la aceleración por GPU para entrenamientos más rápidos y exportar políticas aprendidas. El marco también se integra con ROS para pruebas en el mundo real, soporta modelos preentrenados para evaluación inmediata y cuenta con herramientas para visualizar trayectorias de agentes y métricas de rendimiento.

ThreeAgents está construido en Python, aprovechando la API de completado de chat de OpenAI para instanciar múltiples agentes IA con roles distintos (sistema, asistente, usuario). Proporciona abstracciones para la solicitud a agentes, manejo de mensajes basada en roles y gestión de memoria contextual. Los desarrolladores pueden definir plantillas de prompts personalizadas, configurar personalidades de agentes y encadenar interacciones para simular diálogos realistas o flujos de trabajo orientados a tareas. El marco maneja el paso de mensajes, la gestión de ventanas de contexto y los registros, permitiendo experimentos en toma de decisiones colaborativa o descomposición jerárquica de tareas. Con soporte para variables de entorno y agentes modulares, ThreeAgents permite cambiar sin problemas entre los backend de LLM de OpenAI y locales, facilitando prototipados rápidos. Incluye scripts de ejemplo y soporte para Docker para una configuración rápida.

Thufir es un marco de trabajo de código abierto basado en Python diseñado para facilitar la creación de agentes IA autónomos capaces de planificar y ejecutar tareas complejas. En su núcleo, Thufir proporciona un motor de planificación que descompone objetivos de alto nivel en pasos accionables, un módulo de memoria para almacenar y recuperar información contextual a través de sesiones, y una interfaz de herramientas plug-and-play que permite a los agentes interactuar con APIs externas, bases de datos o entornos de ejecución de código. Los desarrolladores pueden aprovechar los componentes modulares de Thufir para personalizar comportamientos de agentes, definir herramientas personalizadas, gestionar el estado del agente y orquestar flujos de trabajo multi-agente. Al abstraer las preocupaciones de infraestructura de bajo nivel, Thufir acelera el desarrollo y despliegue de agentes inteligentes para casos de uso como asistentes virtuales, automatización de flujos de trabajo, investigación y trabajadores digitales.

AgentServe proporciona una interfaz unificada para crear y desplegar agentes de IA. Los usuarios definen el comportamiento de los agentes en archivos de configuración o código, integran herramientas o fuentes de conocimiento externas y exponen agentes mediante endpoints REST. El marco gestiona el enrutamiento de modelos, solicitudes paralelas, chequeos de salud, registros y métricas. Su diseño modular permite añadir nuevos modelos, herramientas personalizadas o políticas de programación, siendo ideal para crear chatbots, flujos de trabajo automatizados y sistemas multiagente escalables y mantenibles.