HMAS es un marco de trabajo de código abierto en Python que permite el desarrollo de sistemas jerárquicos de múltiples agentes. Ofrece abstracciones para definir jerarquías de agentes, protocolos de comunicación entre agentes, integración de entornos y ciclos de entrenamiento incorporados. Investigadores y desarrolladores pueden usar HMAS para prototipar interacciones complejas entre agentes, entrenar políticas coordinadas y evaluar el rendimiento en entornos simulados. Su diseño modular facilita extender y personalizar agentes, entornos y estrategias de entrenamiento.

Vectify permite a los usuarios convertir texto plano en ilustraciones vectoriales escalables en tiempo real. Al aprovechar algoritmos avanzados de IA, Vectify proporciona diseños de alta calidad, únicos y creativos adaptados a tu entrada. Ya sea que necesites logotipos, ilustraciones intrincadas o cualquier otro diseño vectorial, Vectify ofrece resultados rápidos. Con una fácil exportación a SVG y una integración perfecta en cualquier proyecto, los usuarios pueden mantener una escalabilidad y claridad perfectas en todas las plataformas y dispositivos. Vectify reduce significativamente el tiempo requerido para el proceso de diseño, lo que lo convierte en una herramienta ideal para diseñadores y creadores que buscan eficiencia sin comprometer la calidad.

EspressoAI proporciona a los desarrolladores un entorno estructurado para diseñar, configurar y desplegar agentes de IA impulsados por modelos de lenguaje grande. Soporta el registro e invocación de herramientas desde los flujos de trabajo del agente, gestiona el contexto conversacional a través de módulos de memoria integrados y permite encadenar sugerencias para razonamiento de múltiples pasos. Los desarrolladores pueden integrar API externas, complementos personalizados y lógica condicional para adaptar el comportamiento del agente. El diseño modular del marco asegura la extensibilidad, permitiendo a los equipos intercambiar componentes, agregar nuevas capacidades o adaptarse a LLMs patentados sin reescribir la lógica principal.