El Framework de Agentes Besser ofrece un kit de herramientas modular para definir, coordinar y escalar agentes IA. Permite configurar comportamientos de agentes, integrar herramientas y APIs externas, gestionar la memoria y el estado del agente, y monitorizar la ejecución. Basado en Python, soporta interfaces de plugins extensibles, colaboración multi-agente y registro integrado. Los desarrolladores pueden prototipar rápidamente y desplegar agentes para tareas como extracción de datos, investigaciones automatizadas y asistentes conversacionales, todo dentro de un marco unificado.

La Arquitectura Multi-Agente proporciona una plataforma escalable y extensible para definir, registrar y coordinar múltiples agentes IA que trabajan juntos en un objetivo compartido. Incluye un intermediario de mensajes, gestión del ciclo de vida, generación dinámica de agentes y protocolos de comunicación personalizables. Los desarrolladores pueden construir agentes especializados (por ejemplo, recuperadores de datos, procesadores NLP, responsables de toma de decisiones) e integrarlos en el entorno de ejecución principal para gestionar tareas que van desde la agregación de datos hasta flujos de decisiones autónomas. Su diseño modular soporta extensiones mediante plugins y se integra con modelos ML existentes o APIs.

JADE es un marco de trabajo de agentes basado en Java que permite a los desarrolladores crear, desplegar y gestionar múltiples agentes de software autónomos en entornos distribuidos. Cada agente se ejecuta dentro de un contenedor, se comunica mediante un Lenguaje de Comunicación de Agentes (ACL) compatible con FIPA y puede registrar servicios en un Facilitador de Directorios para su descubrimiento. Los agentes ejecutan comportamientos predefinidos o tareas dinámicas y pueden migrar entre contenedores usando Invocación Remota de Métodos (RMI). JADE soporta definiciones de ontologías para contenido de mensajes estructurados y proporciona herramientas gráficas para monitorear estados de agentes y el intercambio de mensajes. Su arquitectura modular permite la integración con servicios externos, bases de datos y APIs REST, haciéndolo adecuado para desarrollar simulaciones, orquestaciones IoT, sistemas de negociación y más. Su extensibilidad y cumplimiento con estándares de la industria facilitan la implementación de sistemas multiagente complejos.

OpenAI Agent Swarm es una arquitectura modular diseñada para facilitar la coordinación de múltiples agentes impulsados por GPT en diversas tareas. Cada agente opera de manera independiente con instrucciones y roles personalizables, mientras que el núcleo Swarm gestiona el ciclo de vida de los agentes, la transmisión de mensajes y la programación de tareas. La plataforma incluye herramientas para definir flujos de trabajo complejos, monitorear en tiempo real las interacciones de los agentes y agregar resultados en salidas coherentes. Al distribuir cargas de trabajo entre agentes especializados, los usuarios pueden abordar escenarios complejos de resolución de problemas, desde generación de contenido y análisis de investigación hasta depuración automatizada y resumen de datos. OpenAI Agent Swarm se integra perfectamente con la API de OpenAI, permitiendo a los desarrolladores desplegar sistemas multi-agente rápidamente sin construir infraestructura de orquestación desde cero.

Eunomia emplea un enfoque basado en la configuración para orquestar agentes IA. A través de YAML, los usuarios definen roles del agente, plantillas de prompts, integraciones de herramientas, almacenamientos de memoria y lógica condicional. El marco soporta herramientas síncronas/asíncronas, generación aumentada por recuperación y encadenamiento de pensamientos. Un sistema de plugins extensible permite herramientas personalizadas, backends de memoria y integraciones de registro. La CLI de Eunomia crea la estructura del proyecto, valida configuraciones y ejecuta los agentes localmente o en entornos en la nube. Esto facilita a los equipos prototipar rápidamente, iterar flujos conversacionales y mantener soluciones de agentes sin mucho desarrollo personalizado.

Los sistemas multi-agente están diseñados para simplificar la creación, configuración y ejecución de arquitecturas basadas en agentes distribuidos. Los desarrolladores pueden definir comportamientos de agentes, ontologías de comunicación y descripciones de servicios en clases Java. El framework gestiona la configuración de contenedores, el transporte de mensajes y la gestión del ciclo de vida de los agentes. Basado en protocolos estándar FIPA, soporta negociación peer-to-peer, planificación colaborativa y extensión modular. Los usuarios pueden ejecutar, monitorear y depurar escenarios multi-agente en una sola máquina o en hosts conectados, siendo ideal para investigación, educación y despliegues a pequeña escala.

ADK-Golang es un kit de desarrollo de agentes de código abierto para el ecosistema Go. Provee un marco modular para registrar y gestionar herramientas (APIs, bases de datos, servicios externos), crear plantillas de prompts dinámicas y mantener la memoria de conversación para interacciones multiterna. Con patrones de orquestación incorporados y soporte de registros, los desarrolladores pueden configurar, probar y desplegar agentes IA que realicen tareas como recuperación de datos, flujos de trabajo automatizados y chats contextuales. ADK-Golang abstrae llamadas a API de bajo nivel y simplifica todo el ciclo de vida de los agentes — desde la inicialización y planificación hasta la ejecución y gestión de respuestas — completamente en Go.

Agent Control Plane ofrece un plano de control centralizado para diseñar, orquestar y operar agentes de IA autónomos a gran escala. Los desarrolladores pueden configurar comportamientos del agente mediante definiciones declarativas, integrar servicios y APIs externas como herramientas, y encadenar flujos de trabajo en múltiples pasos. Admite despliegues en contenedores con Docker o Kubernetes, monitorización en tiempo real, registro y métricas a través de un panel web. El framework incluye una CLI y una API REST para automatización, permitiendo iteraciones sin problemas, control de versiones y restauración de configuraciones del agente. Con una arquitectura de plugins extensible y escalabilidad incorporada, Agent Control Plane acelera todo el ciclo de vida del agente IA, desde pruebas locales hasta entornos de producción de nivel empresarial.