demo_smolagents es una implementación de referencia de SmolAgents, un microframework en Python para crear agentes de IA autónomos impulsados por grandes modelos de lenguaje. Esta demo incluye ejemplos de cómo configurar agentes individuales con kits de herramientas específicos, establecer canales de comunicación entre agentes y gestionar dinámicamente la transferencia de tareas. Muestra integración con LLM, invocación de herramientas, gestión de prompts y patrones de orquestación para construir sistemas multi-agente que puedan realizar acciones coordinadas según la entrada del usuario y resultados intermedios.

MASlite ofrece una API sencilla para crear clases de agentes, registrar comportamientos y manejar la mensajería basada en eventos entre agentes. Incluye un planificador para gestionar tareas de agentes, modelado de entornos para simular interacciones y un sistema de plugins para extender las capacidades básicas. Los desarrolladores pueden prototipar rápidamente escenarios multiagente en Python definiendo métodos del ciclo de vida del agente, conectando agentes vía canales y ejecutando simulaciones en modo sin interfaz gráfica o integrándose con herramientas de visualización.

Multi-Agents proporciona un entorno estructurado donde diferentes agentes de IA—como planificadores, ejecutores y críticos—colaboran para resolver tareas de múltiples pasos. El agente planificador descompone metas de alto nivel en sub tareas, el agente ejecutor interactúa con APIs o herramientas externas para realizar cada paso, y el agente crítico revisa los resultados para asegurar precisión y coherencia. Módulos de memoria permiten a los agentes almacenar contexto entre interacciones, mientras que un sistema de mensajería asegura una comunicación fluida. El marco es extensible, permitiendo a los usuarios agregar roles personalizados, integrar herramientas propietarias o cambiar los backends LLM para casos de uso especializados.

DeepMind MAS Environment es una biblioteca en Python que proporciona una interfaz estandarizada para construir y simular tareas de aprendizaje por refuerzo multiagente. Permite a los usuarios configurar el número de agentes, definir los espacios de observación y acción, y personalizar las estructuras de recompensa. El marco soporta canales de comunicación entre agentes, registro de rendimiento y capacidades de renderizado. Los investigadores pueden integrar sin problemas DeepMind MAS Environment con bibliotecas RL populares como TensorFlow y PyTorch para evaluar nuevos algoritmos, probar protocolos de comunicación y analizar dominios de control discretos y continuos.

LiteMultiAgent ofrece un SDK modular para construir y ejecutar múltiples agentes de IA en paralelo o en secuencia, cada uno con roles y responsabilidades únicos. Proporciona almacenes de memoria integrados, canalizaciones de mensajes, adaptadores de plugins y bucles de ejecución para gestionar comunicaciones complejas entre agentes. Los usuarios pueden personalizar comportamientos de los agentes, integrar herramientas o APIs externas y monitorear conversaciones a través de registros. El diseño liviano del framework y la gestión de dependencias lo hacen ideal para prototipado rápido y despliegue en producción de flujos de trabajo colaborativos de IA.