El repositorio Agent Supervisor Demonstrates muestra cómo orquestar varios agentes de IA autónomos en un flujo de trabajo coordinado. Escrito en Python, define una clase Supervisor para despachar tareas, monitorear el estado de los agentes, manejar fallas y agregar respuestas. Puedes extender las clases base de agentes, conectar diferentes API de modelos y configurar políticas de programación. Registra actividades para auditoría, soporta ejecución paralela y ofrece un diseño modular para fácil personalización e integración en sistemas de IA más grandes.

LifelongAgentBench está diseñado para simular entornos de aprendizaje continuo del mundo real, permitiendo a los desarrolladores probar agentes AI en una secuencia de tareas evolutivas. El framework ofrece una API plug-and-play para definir nuevos escenarios, cargar conjuntos de datos y configurar políticas de gestión de memoria. Módulos de evaluación integrados calculan métricas como transferencia hacia adelante, transferencia hacia atrás, tasa de olvido y rendimiento acumulado. Los usuarios pueden desplegar implementaciones base o integrar agentes propietarios, facilitando comparaciones directas bajo las mismas condiciones. Los resultados se exportan como informes estandarizados, presentando gráficos interactivos y tablas. La arquitectura modular soporta extensiones con cargadores de datos, métricas y plugins de visualización personalizados, permitiendo a investigadores e ingenieros adaptar la plataforma a diferentes ámbitos de aplicación.

Multi-Agent-AI-Models-and-Path-Planning proporciona un conjunto completo de herramientas para desarrollar y probar sistemas multi-agente combinados con métodos clásicos y modernos de planificación de rutas. Incluye implementaciones de algoritmos como A*, Dijkstra, RRT y campos potenciales, junto con modelos de comportamiento de agentes personalizables. El marco cuenta con módulos de simulación y visualización, permitiendo crear escenarios de manera sencilla, monitoreo en tiempo real y análisis de rendimiento. Diseñado para la extensibilidad, los usuarios pueden agregar nuevos algoritmos de planificación o modelos de decisión de agentes para evaluar la navegación cooperativa y la asignación de tareas en entornos complejos.

Open Agent Leaderboard ofrece una canalización de evaluación completa para agentes de IA de código abierto. Incluye un conjunto de tareas curadas que abarcan razonamiento, planificación, preguntas y respuestas, y uso de herramientas, un entorno automatizado para ejecutar agentes en ambientes aislados, y scripts para recopilar métricas de rendimiento como tasa de éxito, tiempo de ejecución y consumo de recursos. Los resultados se agregan y muestran en una tabla de clasificación basada en la web con filtros, gráficos y comparaciones históricas. El marco soporta Docker para configuraciones reproducibles, plantillas de integración para arquitecturas populares de agentes y configuraciones extensibles para añadir nuevas tareas o métricas fácilmente.