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.

La Optimización del Contexto AI proporciona un conjunto completo de herramientas para ingenieros de prompts y desarrolladores que desean optimizar las ventanas de contexto para IA generativa. Utiliza puntuaciones de relevancia del contexto para identificar y mantener información crítica, realiza resúmenes automáticos para condensar largos historiales, y aplica gestión de presupuestos de tokens para evitar exceder los límites de API. Se puede integrar en chatbots, flujos de generación aumentada por recuperación y sistemas de memoria. Parámetros configurables permiten ajustar la agresividad de compresión y los umbrales de relevancia. Al mantener la coherencia semántica y eliminar ruidos, mejora la calidad de las respuestas, reduce costos operativos y simplifica la ingeniería de prompts en diferentes proveedores de LLM.