Pig es una plataforma de automatización diseñada para simplificar la creación de flujos de trabajo complejos para aplicaciones de Windows, aprovechando la tecnología de IA. Ofrece una interfaz basada en chat para prototipar flujos de trabajo sin necesidad de codificación y proporciona un SDK para necesidades de automatización avanzadas. Con Pig, los usuarios pueden integrar controles de máquina, construir agentes usando la API Agent y utilizar una amplia gama de herramientas como las funciones de clic, escritura y captura de pantalla. Pig es ideal para automatizaciones que requieren una integración fluida con la supervisión humana, garantizando que las operaciones críticas puedan ser gestionadas de manera eficiente.

MARO (Multi-Agent Resource Optimization) es un marco basado en Python diseñado para apoyar el desarrollo y evaluación de agentes de aprendizaje por refuerzo multi-agente en escenarios de cadena de suministro, logística y gestión de recursos. Incluye plantillas para gestión de inventarios, planificación de camiones, cross-docking, alquiler de contenedores y más. MARO ofrece una API unificada de agentes, rastreadores integrados para registro de experimentos, capacidades de simulación paralela para entrenamiento a gran escala y herramientas de visualización para análisis de rendimiento. La plataforma es modular, extensible e integra bibliotecas RL populares, facilitando investigaciones reproducibles y creación rápida de prototipos de soluciones de optimización basadas en IA.

Multi-Agent Coordination proporciona una API ligera para definir agentes IA, registrarlos en un coordinador central y despachar tareas para la resolución colaborativa de problemas. Gestiona el enrutamiento de mensajes, el control de concurrencia y la agregación de resultados. Los desarrolladores pueden incorporar comportamientos de agentes personalizados, ampliar canales de comunicación y monitorizar las interacciones mediante registros integrados y hooks. Este marco simplifica el desarrollo de flujos de trabajo IA distribuidos, donde cada agente se especializa en una subtarea y el coordinador asegura una colaboración fluida.