La Comunicación Emergente en Agentes es un marco de trabajo de código abierto en PyTorch diseñado para investigadores que exploran cómo los sistemas multiagente desarrollan sus propios protocolos de comunicación. La biblioteca ofrece implementaciones flexibles de tareas cooperativas de aprendizaje por refuerzo, incluyendo juegos referenciales, juegos combinatorios y desafíos de identificación de objetos. Los usuarios definen arquitecturas de agentes emisores y receptores, especifican propiedades de los canales de mensajes como tamaño de vocabulario y longitud de secuencia, y seleccionan estrategias de entrenamiento como gradientes de política o aprendizaje supervisado. El framework incluye scripts end-to-end para ejecutar experimentos, analizar la eficiencia de la comunicación y visualizar lenguas emergentes. Su diseño modular permite una extensión fácil con nuevos entornos de juego o funciones de pérdida personalizadas. Los investigadores pueden reproducir estudios publicados, evaluar nuevos algoritmos y analizar la composicionalidad y semántica de los lenguajes de los agentes emergentes.

El solucionador de N-Reinas basado en GA utiliza una arquitectura modular multiagente 2APL donde cada agente codifica una configuración candidata para las N-Reinas. Los agentes evalúan su aptitud contando pares de reinas no atacantes y comparten configuraciones de alta aptitud con otros. Las operaciones genéticas—selección, cruce y mutación—se aplican a la población de agentes para generar nuevas configuraciones candidatas. A lo largo de varias iteraciones, los agentes convergen colectivamente en soluciones válidas de las N-Reinas. El framework está implementado en Java, soporta ajuste de parámetros para tamaño de población, tasa de cruce, probabilidad de mutación y protocolos de comunicación de agentes, y proporciona logs detallados y visualizaciones del proceso evolutivo.

AgentForge proporciona un entorno estructurado para definir, combinar y orquestar habilidades de IA individuales en agentes autónomos coherentes. Soporta memoria de conversación para retener contexto, integración de plugins para servicios externos, comunicación entre múltiples agentes, programación de tareas y manejo de errores. Los desarrolladores pueden configurar manejadores personalizados de habilidades, aprovechar módulos integrados para comprensión del lenguaje natural y conectarse con grandes modelos de lenguaje (LLMs) como la serie GPT de OpenAI. El diseño modular de AgentForge acelera los ciclos de desarrollo, facilita las pruebas y simplifica el despliegue de chatbots, asistentes virtuales, agentes de análisis de datos y bots de automatización específicos de dominio.

Agentic-Systems está diseñado para simplificar el desarrollo de aplicaciones de IA autónomas sofisticadas ofreciendo una arquitectura modular compuesta por componentes de agente, herramienta y memoria. Los desarrolladores pueden definir herramientas personalizadas que envuelven APIs externas o funciones internas, mientras que los módulos de memoria mantienen la información contextual a través de iteraciones de agentes. El motor de orquestación incorporado programa tareas, resuelve dependencias y gestiona interacciones multi-agente para flujos de trabajo colaborativos. Al desacoplar la lógica del agente de los detalles de ejecución, este marco facilita experimentos rápidos, escalabilidad sencilla y control granular del comportamiento del agente. Ya sea creando prototipos de asistentes de investigación, automatizando pipelines de datos o desplegando agentes de soporte de decisiones, Agentic-Systems ofrece las abstracciones y plantillas necesarias para acelerar el desarrollo de soluciones de IA de extremo a extremo.