El marco YGO-Agent permite a investigadores y entusiastas desarrollar bots de IA que juegan al juego de cartas Yu-Gi-Oh usando aprendizaje por refuerzo. Envuelve el simulador YGOPRO en un entorno compatible con OpenAI Gym, definiendo representaciones de estado como mano, campo y puntos de vida, así como representaciones de acción que incluyen invocaciones, activación de hechizos/trampas y ataques. Las recompensas se basan en resultados de victoria/derrota, daño causado y progreso del juego. La arquitectura del agente usa PyTorch para implementar DQN, con opciones para arquitecturas de red personalizadas, reproducción de experiencia y exploración epsilon-greedy. Los módulos de registro registran curvas de entrenamiento, tasas de victoria y registros detallados de movimientos para análisis. El marco es modular, permitiendo a los usuarios reemplazar o extender componentes como la función de recompensa o el espacio de acción.

Meta-Agent-with-More-Agents es un marco extensible de código abierto que implementa una arquitectura de agente meta permitiendo que varios subagentes especializados colaboren en tareas complejas. Utiliza LangChain para la orquestación de agentes y APIs de OpenAI para procesamiento del lenguaje natural. Los desarrolladores pueden definir agentes personalizados para tareas como extracción de datos, análisis de sentimientos, toma de decisiones o generación de contenido. El agente meta coordina la descomposición de tareas, envía objetivos a los agentes adecuados, recopila sus resultados y refina iterativamente los resultados mediante bucles de retroalimentación. Su diseño modular soporta procesamiento paralelo, registro y manejo de errores. Ideal para automatizar flujos de trabajo de múltiples pasos, pipelines de investigación y sistemas de soporte a decisiones dinámicas, simplificando la construcción de sistemas IA distribuidos robustos mediante la abstracción de la comunicación entre agentes y la gestión de ciclo de vida.