Autogen Studio Research es un prototipo de investigación alojado en GitHub para construir, visualizar y iterar aplicaciones de IA multi-agente. Incluye una interfaz web que permite arrastrar y soltar componentes de agentes, definir canales de comunicación y configurar pipelines de ejecución. En el fondo, utiliza un SDK Python para conectar con diversos backends LLM (OpenAI, Azure, modelos locales) y proporciona registros en tiempo real, métricas y herramientas de depuración. La plataforma está diseñada para prototipado rápido de sistemas de agentes colaborativos, flujos de decisiones y orquestación automatizada de tareas.

GridWorldEnvs ofrece una suite completa de entornos de mundos en cuadrícula para apoyar el diseño, prueba y evaluación de sistemas de aprendizaje por refuerzo y multi-agentes. Los usuarios pueden configurar fácilmente dimensiones de la cuadrícula, posiciones iniciales de los agentes, ubicaciones de objetivos, obstáculos, estructuras de recompensas y espacios de acción. La biblioteca incluye plantillas listas para usar como navegación clásica, evitación de obstáculos y tareas cooperativas, además de permitir la definición de escenarios personalizados mediante JSON o clases en Python. Integración fluida con la API de OpenAI Gym permite aplicar algoritmos RL estándar directamente. Además, soporta experimentos con un solo agente o múltiples agentes, herramientas de registro y visualización para seguir el rendimiento de los agentes.

NeuralABM es una biblioteca de código abierto en Python que aprovecha PyTorch para integrar redes neuronales en el modelado basado en agentes. Los usuarios pueden especificar arquitecturas de agentes como módulos neuronales, definir dinámicas del entorno y entrenar comportamientos de agentes mediante retropropagación en pasos de simulación. El framework soporta señales de recompensa personalizadas, aprendizaje por currículo y actualizaciones síncronas o asíncronas, permitiendo estudiar fenómenos emergentes. Con utilidades para registro, visualización y exportación de conjuntos de datos, investigadores y desarrolladores pueden analizar el rendimiento de los agentes, depurar modelos y iterar en el diseño de simulaciones. NeuralABM simplifica la combinación de aprendizaje por refuerzo con ABM para aplicaciones en ciencias sociales, economía, robótica y comportamientos de NPC en juegos impulsados por IA. Ofrece componentes modulares para personalizar entornos, soporta interacciones multi-agente y proporciona hooks para integrar conjuntos de datos externos o API en simulaciones del mundo real. El diseño abierto fomenta la reproducibilidad y colaboración mediante una configuración clara de experimentos y la integración con control de versiones.

PubCompare.ai es una plataforma impulsada por IA que proporciona a los científicos una extensa base de datos de protocolos experimentales revisados por pares. Al aprovechar la IA, asegura que los investigadores tengan acceso rápido a metodologías confiables y a un comparador de protocolos para resaltar variaciones entre protocolos. Esta plataforma tiene como objetivo agilizar el proceso de investigación, minimizar la redundancia experimental y mejorar la eficiencia general de la investigación.