CArtAgO (Common ARTifact Infrastructure for AGents Open environments) es un marco ligero y extensible para implementar infraestructuras de entornos en sistemas multi-agente. Introduce el concepto de artefactos: entidades de primera clase que representan recursos del entorno con operaciones definidas, propiedades observables y interfaces de eventos. Los desarrolladores definen tipos de artefactos en Java, los registran en clases de entorno, y exponen operaciones y eventos para su uso por parte de los agentes. Los agentes interactúan con los artefactos mediante acciones estándar (p.ej., createArtifact, observe), reciben notificaciones asíncronas de cambios de estado y se coordinan mediante recursos compartidos. CArtAgO se integra fácilmente con plataformas de agentes como Jason, JaCaMo, JADE y Spring Agent, facilitando el desarrollo de sistemas híbridos. El marco ofrece soporte incorporado para documentación de artefactos, carga dinámica y monitoreo en tiempo de ejecución, facilitando la creación rápida de prototipos de aplicaciones complejas basadas en agentes.

Embabel Agent ofrece un enfoque estructurado para construir agentes de IA en entornos Node.js y navegador. Los desarrolladores definen herramientas — como resumidores HTTP, conectores de bases de datos o funciones personalizadas — y configuran el comportamiento del agente mediante JSON simples o clases JavaScript. El marco mantiene el historial de conversaciones, dirige las consultas a la herramienta adecuada y soporta extensiones de plugins. Embabel Agent es ideal para crear chatbots con capacidades dinámicas, asistentes automatizados que interactúan con múltiples APIs y prototipos de investigación que requieren orquestación en tiempo real de llamadas a IA.

MiniAgent es un marco de trabajo minimalista de código abierto construido en Python para construir agentes de IA autónomos capaces de planificar y ejecutar flujos de trabajo complejos. En su núcleo, MiniAgent incluye un módulo de planificación de tareas que descompone objetivos de alto nivel en pasos ordenados, un controlador de ejecución que ejecuta cada paso secuencialmente, y adaptadores integrados para integrar herramientas y APIs externas, incluyendo servicios web, bases de datos y scripts personalizados. También cuenta con un sistema de gestión de memoria liviano para preservar el contexto de conversaciones o tareas. Los desarrolladores pueden registrar fácilmente complementos de acciones personalizadas, definir reglas de política para la toma de decisiones y extender las funcionalidades de las herramientas. Con soporte para modelos de OpenAI y LLMs locales, MiniAgent permite la creación rápida de prototipos de chatbots, trabajadores digitales y pipelines automatizados, todo bajo una licencia MIT.

PyGame Learning Environment (PLE) es un marco de trabajo en Python de código abierto diseñado para simplificar el desarrollo, la prueba y el benchmarking de agentes de aprendizaje por refuerzo en escenarios de juego personalizados. Proporciona una colección de juegos ligeros basados en Pygame con soporte incorporado para observaciones de agentes, espacios de acciones discretas y continuas, modelado de recompensas y renderizado del entorno. PLE presenta una API fácil de usar compatible con los envoltorios de OpenAI Gym, permitiendo una integración fluida con librerías RL populares como Stable Baselines y TensorForce. Investigadores y desarrolladores pueden personalizar parámetros de juego, implementar nuevos juegos y aprovechar entornos vectorizados para entrenamiento acelerado. Con contribuciones activas de la comunidad y documentación extensa, PLE sirve como una plataforma versátil para investigación académica, educación y prototipado de aplicaciones RL del mundo real.

simple_rl es una biblioteca Python minimalista diseñada para agilizar la investigación y educación en aprendizaje por refuerzo. Ofrece una API coherente para definir entornos y agentes, con soporte incorporado para paradigmas RL comunes como Q-learning, Monte Carlo y algoritmos de programación dinámica como iteración de valores y políticas. El marco incluye entornos de ejemplo como GridWorld, MountainCar y Multi-Armed Bandits, facilitando experimentación práctica. Los usuarios pueden extender clases base para implementar entornos o agentes personalizados, mientras que funciones utilitarias manejan el registro, seguimiento de rendimiento y evaluación de políticas. La arquitectura ligera y código claro de simple_rl lo hacen ideal para prototipado rápido, enseñanza de fundamentos de RL y benchmarking de nuevos algoritmos en un entorno reproducible y fácil de entender.