AgentSmith es un marco modular de orquestación de agentes en Python que permite a los desarrolladores definir, configurar y ejecutar múltiples agentes de IA colaborativamente. A cada agente se le pueden asignar roles especializados como investigador, planificador, codificador o revisador, y comunicarse mediante un bus de mensajes interno. AgentSmith soporta gestión de memoria con almacenes vectoriales como FAISS o Pinecone, descomposición de tareas en subtareas y supervisión automática para garantizar el cumplimiento de objetivos. Los agentes y los pipelines se configuran mediante archivos YAML legibles por humanos, y el marco se integra a la perfección con las APIs de OpenAI y con modelos LLM personalizados. Incluye registro, supervisión y manejo de errores integrados, lo que lo hace ideal para automatizar flujos de trabajo de desarrollo de software, análisis de datos y sistemas de soporte a decisiones.

Este repositorio agrupa una colección completa de componentes de sistemas multiagente y técnicas de coordinación AI distribuida. Proporciona implementaciones de algoritmos de consenso, protocolos de negociación Contract-Net, asignación de tareas basada en subastas, estrategias de formación de coaliciones y marcos de comunicación entre agentes. Los usuarios pueden aprovechar entornos de simulación integrados para modelar y probar comportamientos de agentes bajo diferentes topologías de red, escenarios de latencia y modos de falla. El diseño modular permite a desarrolladores e investigadores integrar, ampliar o personalizar módulos de coordinación para aplicaciones en enjambres de robots, colaboración entre dispositivos IoT, redes eléctricas inteligentes y sistemas de toma de decisiones distribuidos.

DeepMind MAS Environment es una biblioteca en Python que proporciona una interfaz estandarizada para construir y simular tareas de aprendizaje por refuerzo multiagente. Permite a los usuarios configurar el número de agentes, definir los espacios de observación y acción, y personalizar las estructuras de recompensa. El marco soporta canales de comunicación entre agentes, registro de rendimiento y capacidades de renderizado. Los investigadores pueden integrar sin problemas DeepMind MAS Environment con bibliotecas RL populares como TensorFlow y PyTorch para evaluar nuevos algoritmos, probar protocolos de comunicación y analizar dominios de control discretos y continuos.

La plataforma IntelligentMASPlatform se construye para acelerar el desarrollo y despliegue de sistemas multi-agente ofreciendo una arquitectura modular con capas distintas para agentes, entornos y servicios. Los agentes se comunican usando mensajería ACL compatible con FIPA, lo que permite negociaciones y coordinación dinámica. La plataforma incluye un simulador de entornos versátil que permite modelar escenarios complejos, programar tareas de agentes y visualizar interacciones en tiempo real a través de un tablero integrado. Para comportamientos avanzados, integra módulos de aprendizaje por refuerzo y soporta plugins de comportamiento personalizados. Las herramientas de despliegue permiten empaquetar agentes en aplicaciones independientes o redes distribuidas. Además, la API de la plataforma facilita la integración con bases de datos, dispositivos IoT o servicios de IA de terceros, haciéndola adecuada para investigación, automatización industrial y casos de uso en ciudades inteligentes.

LiteMultiAgent ofrece un SDK modular para construir y ejecutar múltiples agentes de IA en paralelo o en secuencia, cada uno con roles y responsabilidades únicos. Proporciona almacenes de memoria integrados, canalizaciones de mensajes, adaptadores de plugins y bucles de ejecución para gestionar comunicaciones complejas entre agentes. Los usuarios pueden personalizar comportamientos de los agentes, integrar herramientas o APIs externas y monitorear conversaciones a través de registros. El diseño liviano del framework y la gestión de dependencias lo hacen ideal para prototipado rápido y despliegue en producción de flujos de trabajo colaborativos de IA.

mcp-agent-graph ofrece una capa de orquestación basada en grafos para agentes de IA, permitiendo a los desarrolladores mapear flujos de trabajo complejos en múltiples pasos como grafos dirigidos. Cada nodo del grafo corresponde a una tarea o función de agente, capturando entradas, salidas y dependencias. Las aristas definen el flujo de datos entre agentes, asegurando el orden correcto de ejecución. El motor soporta modos de ejecución secuencial y paralelo, resolución automática de dependencias y se integra con funciones Python personalizadas o servicios externos. La visualización integrada permite inspeccionar la topología del grafo y depurar los flujos de trabajo. Este marco agiliza el desarrollo de sistemas modulares y escalables de múltiples agentes para procesamiento de datos, flujos de trabajo en lenguaje natural o pipelines combinados de modelos de IA.

La red Rivalz está diseñada para cerrar la brecha entre múltiples agentes de IA, permitiendo que compartan información y recursos. Este enfoque colaborativo mejora no solo el rendimiento de los agentes individuales, sino que también maximiza la eficiencia general de la IA. A través de intercambios de datos seguros, los agentes pueden aprender unos de otros, adaptarse más rápido a los cambios y proporcionar soluciones más sofisticadas a los usuarios. Con Rivalz, las organizaciones pueden desbloquear todo el potencial de su tecnología de IA, lo que lleva a una mejor toma de decisiones y a operaciones más fluidas.

Team Coordination es una biblioteca ligera de Python diseñada para simplificar la orquestación de múltiples agentes de IA que trabajan juntos en tareas complejas. Definiendo roles especializados como planificadores, ejecutores, evaluadores o comunicadores, los usuarios pueden descomponer un objetivo alto en subtareas manejables, delegarlas a agentes individuales y facilitar una comunicación estructurada. El marco maneja ejecución asíncrona, enrutamiento de protocolos y agregación de resultados, permitiendo la colaboración eficiente de equipos de agentes de IA. Su sistema de plugins soporta integración con LLMs populares, APIs y lógica personalizada, ideal para aplicaciones en servicio al cliente automatizado, investigación, IA en juegos y pipelines de procesamiento de datos. Con abstracciones claras y componentes extensibles, Team Coordination acelera el desarrollo de flujos de trabajo multi-agentes escalables.

Este repositorio ofrece una demostración práctica de comunicación bidireccional entre agentes construidos sobre el framework JADE. Incluye clases Java de ejemplo que muestran configuración de agentes, creación de mensajes conformes a FIPA-ACL y manejo asincrónico de comportamientos. Los desarrolladores pueden observar cómo el Agente A envía una solicitud REQUEST, el Agente B procesa la petición y devuelve un mensaje INFORM. El código ilustra el registro de agentes con el Facilitador de Directorios, uso de comportamientos cíclicos y únicos, aplicación de plantillas de mensajes para filtrarlos y registro de secuencias de conversación. Es un punto de partida ideal para prototipar intercambios multi-agente, protocolos personalizados o integrar agentes JADE en sistemas de IA distribuidos más grandes.

Los Agentes Económicos Autónomos (AEA) de Fetch.ai son un marco versátil que permite a los desarrolladores diseñar, implementar y orquestar agentes de software autónomos capaces de interactuar entre sí, con entornos externos y con registros digitales. Aprovechando una arquitectura basada en plugins, AEA proporciona módulos preconstruidos para protocolos de comunicación, APIs de libros mayores criptográficos, identidad descentralizada y habilidades de toma de decisiones personalizables. Los agentes pueden descubrir y realizar transacciones en mercados descentralizados, realizar comportamientos dirigidos a objetivos y adaptarse mediante flujos de datos en tiempo real. El marco soporta herramientas de simulación para probar y depurar escenarios multi-agente, así como desplegar en blockchains en vivo o redes peer-to-peer. Con interoperabilidad incorporada y mensajería entre agentes, AEA simplifica el desarrollo de aplicaciones económicas autónomas complejas, como comercio de energía, optimización de cadenas de suministro y coordinación inteligente en IoT.

A2A (Arquitectura de Agente a Agente) es un marco de código abierto de Google que permite el desarrollo y operación de agentes de IA distribuidos que trabajan juntos. Ofrece componentes modulares para definir roles de agentes, canales de comunicación y memoria compartida. Los desarrolladores pueden integrar diversos proveedores de LLM, personalizar comportamientos de agentes y orquestar flujos de trabajo de múltiples pasos. A2A incluye capacidades integradas de monitoreo, gestión de errores y repetición para rastrear las interacciones de los agentes. Al proporcionar un protocolo estandarizado para el descubrimiento de agentes, el paso de mensajes y la asignación de tareas, A2A simplifica patrones de coordinación complejos y mejora la fiabilidad al escalar aplicaciones basadas en agentes en diferentes entornos.

AgentCrew está diseñado para simplificar la creación y gestión de agentes de IA mediante la abstracción de funciones comunes como el ciclo de vida del agente, la persistencia de memoria, la programación de tareas y la comunicación entre agentes. Los desarrolladores pueden definir perfiles de agentes personalizados, especificar activadores y condiciones, e integrar proveedores principales de LLM como OpenAI y Anthropic. El marco proporciona SDK en Python, herramientas CLI, puntos finales REST y un panel web intuitivo para monitorizar el rendimiento del agente. Las funciones de automatización de flujo permiten a los agentes trabajar en paralelo o en secuencia, intercambiar mensajes y registrar interacciones para auditoría y re-entrenamiento. La arquitectura modular soporta extensiones mediante plugins, permitiendo a las organizaciones adaptar la plataforma a diversos casos de uso, desde bots de servicio al cliente hasta asistentes de investigación automatizada y pipelines de extracción de datos.

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.

El sistema multi-agente de recomendación para centros comerciales es un marco impulsado por IA basado en una arquitectura multi-agente para mejorar la experiencia de compra. Incluye agentes que rastrean las interacciones de los visitantes; agentes de preferencias que analizan datos pasados y en tiempo real; y agentes de recomendación que generan sugerencias personalizadas de productos y promociones. Los agentes se comunican mediante un protocolo de paso de mensajes para actualizar modelos de usuario, compartir insights entre agentes y ajustar las recomendaciones de manera dinámica. Soporta integración con CMS y POS para retroalimentación en tiempo real de inventario y ventas. Su diseño modular permite a los desarrolladores personalizar comportamientos, integrar nuevas fuentes de datos y desplegar en diversas plataformas. Ideal para grandes entornos minoristas, mejora la satisfacción del cliente y aumenta las ventas con recomendaciones precisas y contextuales.

AI Agents with LangGraph aprovecha una representación gráfica para definir relaciones y comunicaciones entre agentes de IA autónomos. Cada nodo representa un agente o una herramienta, permitiendo la descomposición de tareas, personalización de prompts y enrutamiento dinámico de acciones. El marco se integra perfectamente con LLMs populares y soporta funciones de herramientas personalizadas, almacenes de memoria y registros para depuración. Los desarrolladores pueden prototipar flujos complejos, automatizar procesos de múltiples pasos y experimentar con interacciones colaborativas entre agentes con solo unas líneas de código Python.

CHAMP Multiagent AI proporciona un entorno unificado para definir, entrenar y orquestar agentes de IA especializados que colaboran en tareas empresariales. Puedes crear agentes de procesamiento de datos, agentes de soporte a decisiones, agentes de programación y agentes de monitoreo, y conectarlos mediante flujos de trabajo visuales o API. Incluye funciones para gestión de modelos, comunicación entre agentes, monitoreo de rendimiento e integración con sistemas existentes, permitiendo una automatización escalable y una orquestación inteligente de procesos end-to-end.

autogen_multiagent proporciona una forma estructurada de instanciar, configurar y coordinar múltiples agentes de IA en Python. Ofrece creación dinámica de agentes, canales de mensajes entre agentes, planificación de tareas, bucles de ejecución y utilidades de monitorización. Al integrarse perfectamente con la API de OpenAI, puedes asignar roles especializados —como planificador, ejecutor, resumidor— a cada agente y orquestar sus interacciones. Este marco es ideal para escenarios que requieren flujos de trabajo modulares y escalables de IA, como análisis automatizado de documentos, gestión de soporte al cliente y generación de código en múltiples pasos.

Swarms es un marco enfocado en desarrolladores que permite la creación, orquestación y ejecución de flujos de trabajo de IA multi-agente. Tú defines agentes con roles específicos, configuras su comportamiento mediante prompts de LLM y los vinculas a herramientas o APIs externas. Swarms gestiona la comunicación entre agentes, la planificación de tareas y la persistencia de memoria. Su arquitectura de plugins permite integrar módulos personalizados —como recuperadores, bases de datos o paneles de monitoreo—, mientras que los conectores integrados soportan proveedores populares de LLM. Ya sea que necesites análisis de datos coordinados, soporte automatizado al cliente o pipelines complejos de toma de decisiones, Swarms ofrece los componentes para desplegar ecosistemas de agentes autónomos y escalables.

CAMEL-AI es un marco basado en Python que permite a desarrolladores e investigadores construir, configurar y hacer correr múltiples agentes de IA autónomos alimentados por LLMs. Ofrece soporte integrado para generación aumentada por recuperación (RAG), uso de herramientas externas, comunicación entre agentes, gestión de memoria y estado, y programación. Con componentes modulares y fácil integración, los equipos pueden prototipar sistemas multi-agente complejos, automatizar flujos de trabajo y escalar experimentos en diferentes backends de LLM.

El repositorio del Protocolo de Contrato en Red proporciona una implementación completa en Java del protocolo de interacción FIPA Contract Net. Los desarrolladores pueden crear agentes gestores y contratistas que intercambian CFP (Llamada a propuestas), propuestas, aceptaciones y rechazos a través de canales de comunicación de agentes. El código incluye módulos principales para difundir tareas, recopilar ofertas, evaluar propuestas en función de criterios personalizables, adjudicar contratos y monitorear el estado de ejecución. Puede integrarse en marcos de trabajo con múltiples agentes o usarse como una biblioteca independiente para simulaciones de investigación, programación industrial o coordinación robótica.