Este repositorio implementa comunicación emergente en aprendizaje por refuerzo multiagente usando PyTorch. Los usuarios pueden configurar redes neuronales para emisores y receptores para jugar a juegos referenciales o navegación cooperativa, fomentando que los agentes desarrollen un canal de comunicación discreto o continuo. Incluye scripts para entrenamiento, evaluación y visualización de protocolos aprendidos, además de utilidades para crear entornos, codificar y decodificar mensajes. Los investigadores pueden extenderlo con tareas personalizadas, modificar arquitecturas de red y analizar la eficiencia del protocolo, promoviendo experimentos rápidos en comunicación emergente de agentes.

MACL es un marco modular de Python diseñado para simplificar la creación y orquestación de múltiples agentes IA. Permite definir agentes individuales con habilidades personalizadas, configurar canales de comunicación y programar tareas en una red de agentes. Los agentes pueden intercambiar mensajes, negociar responsabilidades y adaptarse dinámicamente según datos compartidos. Con soporte integrado para LLMs populares y un sistema de plugins para extensibilidad, MACL habilita flujos de trabajo IA escalables y mantenibles en ámbitos como automatización de atención al cliente, pipelines de análisis de datos y entornos de simulación.

Agent-FLAN está diseñado para simplificar la creación de aplicaciones sofisticadas impulsadas por agentes IA, dividiendo las tareas en roles de planificación y ejecución. Los usuarios definen comportamientos y flujos de trabajo de los agentes mediante archivos de configuración, especificando formatos de entrada, interfaces de herramientas y protocolos de comunicación. El agente de planificación genera planes de tareas de alto nivel, mientras que los agentes de ejecución llevan a cabo acciones específicas, como llamadas a APIs, procesamiento de datos o generación de contenido con grandes modelos de lenguaje. La arquitectura modular de Agent-FLAN soporta adaptadores de herramientas plug-and-play, plantillas de prompts personalizadas y paneles de monitoreo en tiempo real. Se integra sin problemas con proveedores populares de LLM como OpenAI, Anthropic y Hugging Face, permitiendo a los desarrolladores prototipar, probar y desplegar rápidamente flujos de trabajo multi-agentes para escenarios como asistentes de investigación automatizada, pipelines de generación de contenido dinámico y automatización de procesos empresariales.

El AWS Bedrock Multi-Agent Blueprint proporciona un marco modular para implementar una arquitectura de múltiples agentes en AWS Bedrock. Incluye código de ejemplo para definir roles de agentes — planificador, investigador, ejecutor y evaluador — que colaboran mediante colas de mensajes compartidas. Cada agente puede invocar diferentes modelos Bedrock con indicaciones personalizadas y pasar salidas intermedias a los agentes siguientes. La integración incorporada con CloudWatch, patrones de manejo de errores y soporte para ejecución sincrónica o asincrónica demuestran cómo gestionar la selección de modelos, tareas por lotes y la orquestación de extremo a extremo. Los desarrolladores clonan el repositorio, configuran roles de AWS IAM y puntos finales de Bedrock y despliegan vía CloudFormation o CDK. El diseño de código abierto fomenta ampliar roles, escalar agentes entre tareas e integrar con S3, Lambda y Step Functions.

Swarms World proporciona una interfaz unificada para diseñar sistemas multiagente, permitiendo a los usuarios definir roles, protocolos de comunicación y flujos de trabajo de forma visual o mediante código. Los agentes pueden colaborar, delegar subtareas y agregar resultados en tiempo real. La plataforma soporta implementaciones en local, en la nube y en el borde, con registro, métricas de rendimiento y escalado automático integrados. Un mercado descentralizado permite a los usuarios descubrir, compartir y monetizar módulos de agentes. Con soporte para LLMs, APIs y modelos personalizados, Swarms World acelera el desarrollo de automatizaciones IA robustas y empresariales a gran escala.

Swarms.rs es el entorno de ejecución principal en Rust para ejecutar programas de agentes de IA basados en enjambres. Incluye un sistema modular de plugins para integrar lógica personalizada o modelos de IA, una capa de intercambio de mensajes para comunicación p2p y un ejecutor asíncrono para programar comportamientos de los agentes. Estos componentes permiten a los desarrolladores diseñar, desplegar y escalar redes complejas de agentes descentralizados para tareas de simulación, automatización y colaboración multi-agente.

Halite II es un marco de desafíos de código abierto que organiza partidas de estrategia por turnos entre bots escritos por usuarios. En cada turno, los agentes reciben un estado del mapa, emiten órdenes de movimiento y ataque, y compiten por controlar la mayor cantidad de territorio. La plataforma incluye un servidor de juegos, un analizador de mapas y una herramienta de visualización. Los desarrolladores pueden probar localmente, refinar heurísticas, optimizar el rendimiento bajo restricciones de tiempo y enviar sus bots a una tabla de clasificación en línea. El sistema soporta mejoras iterativas de bots, cooperación multi-agente y búsqueda de estrategias en un entorno estandarizado.

SwarmZero ofrece un entorno escalable de código abierto para definir, gestionar y ejecutar enjambres de agentes de IA. Los desarrolladores pueden declarar roles de agentes, personalizar indicaciones y encadenar flujos de trabajo mediante una API unificada del orquestador. El marco se integra con principales proveedores de LLM, soporta extensiones mediante plugins y registra datos de sesiones para depuración y análisis de rendimiento. Ya sea coordinando bots de investigación, creadores de contenido o analistas de datos, SwarmZero agiliza la colaboración multi-agente y garantiza resultados transparentes y reproducibles.

Multi-Agent es un kit de herramientas para desarrolladores que te ayuda a construir y orquestar múltiples agentes de IA que se ejecutan en paralelo. Cada agente mantiene su propio almacenamiento de memoria, configuración de prompt y cola de mensajes. Puedes definir comportamientos personalizados, establecer canales de comunicación entre agentes y delegar tareas automáticamente según los roles de los agentes. Aprovecha la API Chat de OpenAI para comprensión y generación del lenguaje, y ofrece componentes modulares para orquestación de flujos de trabajo, registro y manejo de errores. Esto permite crear agentes especializados, como asistentes de investigación, procesadores de datos o bots de soporte al cliente, que trabajan juntos en tareas multifacéticas.

Multi-Agent-AI-Dynamic-Interaction proporciona un entorno flexible para diseñar, configurar y ejecutar sistemas compuestos por múltiples agentes de IA autónomos. A cada agente se le pueden asignar roles, objetivos y protocolos de comunicación específicos. El marco gestiona el paso de mensajes, el contexto de conversación y las interacciones secuenciales o paralelas. Soporta la integración con OpenAI GPT, otras API LLM y módulos personalizados. Los usuarios definen escenarios mediante YAML o scripts de Python, especificando detalles de los agentes, pasos del flujo de trabajo y criterios de parada. El sistema registra todas las interacciones para depuración y análisis, permitiendo un control granular sobre el comportamiento de los agentes para experimentos en colaboración, negociación, toma de decisiones y resolución de problemas complejos.

Multiagent-Prediction-Reward es un marco orientado a la investigación que integra modelos de predicción y mecanismos de distribución de recompensas para el aprendizaje por refuerzo multi-agente. Incluye envoltorios para entornos, módulos neuronales para prever las acciones de compañeros y lógica de enrutamiento de recompensas personalizable que se adapta al rendimiento de los agentes. El repositorio ofrece archivos de configuración, scripts de ejemplo y paneles de evaluación para ejecutar experimentos en tareas cooperativas. Los usuarios pueden ampliar el código para probar funciones de recompensa novedosas, integrar nuevos entornos y evaluar en comparación con algoritmos RL multi-agente establecidos.

RoboCup Rescue Agent Simulation es un framework de código abierto que modela entornos urbanos donde múltiples agentes impulsados por IA colaboran para localizar y rescatar víctimas. Ofrece interfaces para navegación, mapeo, comunicación e integración de sensores. Los usuarios pueden programar estrategias personalizadas, ejecutar experimentos en lote y visualizar métricas de rendimiento de los agentes. La plataforma soporta configuración de escenarios, registros y análisis de resultados para acelerar la investigación en sistemas multi-agentes y algoritmos de respuesta a desastres.