Multi-Agent-Seller proporciona un entorno modular para simular negociaciones comerciales con agentes AI. Incluye agentes preconstruidos de comprador y vendedor con estrategias de negociación personalizables, como precios dinámicos, concesiones basadas en el tiempo y decisiones basadas en utilidad. Los usuarios pueden definir protocolos, formatos de mensaje y condiciones de mercado personalizados. El framework gestiona sesiones, seguimiento de ofertas y registros de resultados con herramientas de visualización integradas para analizar interacciones de agentes. Se integra fácilmente con bibliotecas de aprendizaje automático para desarrollo de estrategias, permitiendo experimentar con aprendizaje por refuerzo o agentes basados en reglas. Su arquitectura extensible permite añadir nuevos tipos de agentes, reglas de negociación y plugins de visualización. Multi-Agent-Seller es ideal para probar algoritmos multiagente, estudiar comportamientos de negociación y enseñar conceptos en AI y comercio electrónico.

El Protocolo de Red de Agentes IA está diseñado para fomentar la comunicación y la interacción entre diferentes agentes IA, permitiendo que intercambien datos, ejecuten tareas de forma colaborativa y se adapten a las necesidades del usuario en tiempo real. Mejora la interoperabilidad y la eficiencia, promoviendo la compartición dinámica de tareas y la optimización de recursos en diversas aplicaciones, como la automatización, el soporte al cliente y el análisis de datos.

FMAS (Sistema Multiagente Flexible) es una biblioteca de código abierto en Python para construir, ejecutar y visualizar simulaciones multiagente. Puede definir agentes con lógica de decisión personalizada, configurar un modelo de entorno, establecer canales de mensajería para comunicación y ejecutar simulaciones escalables. FMAS ofrece ganchos para monitorear el estado del agente, depurar interacciones y exportar resultados. Su arquitectura modular soporta plugins para visualización, recopilación de métricas e integración con fuentes de datos externas, lo que lo hace ideal para investigación, educación y prototipos del mundo real de sistemas autónomos.

GenerativeAgentsCN es una adaptación en chino de código abierto del marco de Stanford de los agentes generativos, diseñada para simular personajes digitales realistas. Al combinar grandes modelos de lenguaje con un módulo de memoria a largo plazo, rutinas de reflexión y lógica de planificación, coordina agentes que perciben el contexto, recuerdan interacciones pasadas y deciden autonomamente las próximas acciones. La caja de herramientas proporciona notebooks de Jupyter listos para usar, componentes Python modulares y documentación en chino para guiar a los usuarios en la configuración de entornos, definición de características del agente y personalización de parámetros de memoria. Úselo para explorar comportamientos de NPC controlados por IA, prototipar bots de atención al cliente o realizar investigaciones académicas sobre la cognición de los agentes. Con APIs flexibles, los desarrolladores pueden ampliar algoritmos de memoria, integrar sus propios LLM y visualizar en tiempo real las interacciones de los agentes.

Multi-Agent Miners ofrece un entorno de mundo en cuadrícula donde varios agentes mineros autónomos navegan, excavan y recogen recursos interactuando entre sí. Soporta tamaños de mapa configurables, número de agentes y estructuras de recompensa, permitiendo crear escenarios competitivos o cooperativos. El marco se integra con bibliotecas RL populares mediante PettingZoo, proporcionando APIs estandarizadas para funciones de reinicio, paso y renderizado. Los modos de visualización y soporte de registro ayudan a analizar comportamientos y resultados, siendo ideal para investigación, educación y benchmarking de algoritmos en aprendizaje por refuerzo multiagente.

Multi-Agent Systems proporciona una caja de herramientas completa para crear, controlar y observar las interacciones entre agentes autónomos. Los desarrolladores pueden definir clases de agentes con lógica de decisión personalizada, configurar entornos complejos con recursos y reglas configurables, e implementar canales de comunicación para el intercambio de información. El marco soporta planificación sincrónica y asincrónica, comportamientos impulsados por eventos, e integra registros para métricas de rendimiento. Los usuarios pueden extender módulos principales o integrar modelos de IA externos para mejorar la inteligencia de los agentes. Las herramientas de visualización representan simulaciones en tiempo real o en post-proceso, ayudando a analizar comportamientos emergentes y optimizar parámetros del sistema. Desde investigación académica hasta prototipos de aplicaciones distribuidas, Multi-Agent Systems simplifica las simulaciones end-to-end de multiagentes.