Multi-Agent-LLM está diseñado para facilitar la orquestación de múltiples agentes de IA impulsados por modelos de lenguaje grandes. Los usuarios pueden definir agentes individuales con personalidades únicas, almacenamiento de memoria e integración con herramientas o APIs externas. Un agente central, AgentManager, gestiona los bucles de comunicación, permitiendo a los agentes intercambiar mensajes en un entorno compartido y avanzar colaborativamente hacia objetivos complejos. El framework soporta cambiar proveedores de LLM (por ejemplo, OpenAI, Hugging Face), plantillas de prompts flexibles, historiales de conversación y contextos de herramientas paso a paso. Los desarrolladores se benefician de utilidades incorporadas para registros, manejo de errores y spawning dinámico de agentes, permitiendo automatizar flujos de trabajo multi-etapa, tareas de investigación y pipelines de toma de decisiones.

MultiAgentes ofrece una arquitectura modular para definir entornos y agentes, soportando interacciones multiagente síncronas y asíncronas. Incluye clases base para entornos y agentes, escenarios predefinidos para tareas cooperativas y competitivas, herramientas para personalizar funciones de recompensa y APIs para comunicación entre agentes y compartición de observaciones. Utilidades de visualización permiten monitorización en tiempo real de comportamientos de agentes, mientras que módulos de registro guardan métricas de rendimiento para análisis. El marco se integra perfectamente con bibliotecas RL compatibles con Gym, permitiendo entrenar agentes con algoritmos existentes. MultiAgentes está diseñado para extensibilidad, permitiendo a desarrolladores agregar nuevos modelos de entornos, tipos de agentes y protocolos de comunicación para diversas aplicaciones de investigación y educativas.

Swarms funciona como un marco centrado en Python y una interfaz web, permitiendo a los usuarios configurar agentes individuales con roles específicos, gestión de memoria y prompts personalizados. Los usuarios definen las interacciones de los agentes mediante un constructor de flujo visual o configuración YAML, orquestando árboles de decisión complejos, debates y tareas colaborativas. La plataforma soporta integración de plugins para consultas de datos, acceso a bases de conocimiento y llamadas a APIs de terceros. Tras el despliegue, Swarms proporciona monitoreo en tiempo real de la actividad de los agentes, métricas de rendimiento y registros. Se escala horizontalmente usando herramientas de orquestación de containers, permitiendo simulaciones IA a gran escala, arquitecturas de control robótico o automatizaciones de workflows inteligentes. La arquitectura de código abierto garantiza extensibilidad, mejoras comunitarias y opciones de hosting propio para control completo de los datos.

SwarmFlow permite a los desarrolladores instanciar y coordinar una gran cantidad de agentes de IA usando flujos de trabajo configurables. Los agentes pueden intercambiar mensajes de forma asíncrona, delegar sub-tareas e integrar plugins personalizados para lógica específica del dominio. El framework gestiona la programación de tareas, agregación de resultados y gestión de errores, permitiendo a los usuarios centrarse en diseñar comportamientos y estrategias de colaboración de los agentes. La arquitectura modular de SwarmFlow simplifica la construcción de pipelines complejos para lluvia de ideas automatizada, procesamiento de datos y sistemas de apoyo a decisiones, facilitando el prototipado, escalado y monitoreo de aplicaciones multi-agente.

Open ACN es una solución robusta de plataformas y frameworks de IA diseñada para construir sistemas multi-agente descentralizados. Ofrece un conjunto de protocolos de consenso diseñados para la cooperación entre agentes, asegurando decisiones confiables en nodos geodistribuidos. El framework incluye capas de comunicación modulares, plugins de estrategia personalizables y un entorno de simulación integrado para pruebas de extremo a extremo. Los desarrolladores pueden definir comportamientos de agentes, desplegar en Linux, macOS, Windows o Docker, y aprovechar herramientas de registro y monitoreo en tiempo real. Al ofrecer APIs extensibles y una integración sin fisuras con modelos de aprendizaje automático existentes, Open ACN simplifica tareas complejas de orquestación, fomentando redes autónomas interoperables y resistentes, aptas para aplicaciones en robótica, automatización de cadenas de suministro, finanzas descentralizadas y IoT.

AgentInteraction es un marco de trabajo en Python orientado a desarrolladores diseñado para simular, coordinar y evaluar interacciones multi-agente que utilizan modelos de lenguaje extensos. Permite a los usuarios definir roles de agentes distintos, controlar el flujo de conversación mediante un gestor central y integrar cualquier proveedor de LLM a través de una API coherente. Con funciones como enrutamiento de mensajes, gestión de contexto y análisis de rendimiento, AgentInteraction simplifica la experimentación con arquitecturas de agentes colaborativos o competitivos, facilitando la creación de prototipos de escenarios de diálogo complejos y la medición de tasas de éxito.

Swarms es un marco enfocado en desarrolladores que permite la creación, orquestación y ejecución de flujos de trabajo de IA multi-agente. Tú defines agentes con roles específicos, configuras su comportamiento mediante prompts de LLM y los vinculas a herramientas o APIs externas. Swarms gestiona la comunicación entre agentes, la planificación de tareas y la persistencia de memoria. Su arquitectura de plugins permite integrar módulos personalizados —como recuperadores, bases de datos o paneles de monitoreo—, mientras que los conectores integrados soportan proveedores populares de LLM. Ya sea que necesites análisis de datos coordinados, soporte automatizado al cliente o pipelines complejos de toma de decisiones, Swarms ofrece los componentes para desplegar ecosistemas de agentes autónomos y escalables.