El SDK Goat está diseñado para simplificar la creación y orquestación de agentes de IA en Go. Ofrece integraciones de LLM pluginables (OpenAI, Anthropic, Azure, modelos locales), un registro de herramientas para acciones personalizadas y almacenes de memoria para conversaciones con estado. Los desarrolladores pueden definir cadenas, estrategias de representador y publicadores para mostrar las interacciones a través de CLI, WebSocket, endpoints REST o una interfaz web integrada. Goat soporta respuestas en streaming, registro personalizable y manejo sencillo de errores. Combinando estos componentes, puedes desarrollar chatbots, flujos de automatización y sistemas de apoyo a decisiones en Go con un mínimo de código repetitivo, manteniendo la flexibilidad para intercambiar o ampliar proveedores y herramientas según sea necesario.

El Agente MCP proporciona una base sólida para construir asistentes inteligentes impulsados por IA, ofreciendo componentes modulares para integrar modelos de lenguaje, herramientas personalizadas y fuentes de datos. Sus funcionalidades principales incluyen la invocación dinámica de herramientas según las intenciones del usuario, gestión de memoria contextual para conversaciones a largo plazo y un sistema de plugins flexible que simplifica la ampliación de capacidades. Los desarrolladores pueden definir pipelines para procesar entradas, activar APIs externas y gestionar workflows asíncronos, todo manteniendo registros y métricas transparentes. Con soporte para modelos LLM populares, plantillas configurables y controles de acceso basados en roles, el Agente MCP agiliza el despliegue de agentes de IA escalables y mantenibles en entornos de producción. Ya sea para chatbots de atención al cliente, bots de RPA o asistentes de investigación, el Agente MCP acelera los ciclos de desarrollo y garantiza un rendimiento coherente en todos los casos de uso.

Patrolling-Zoo ofrece un marco flexible que permite a los usuarios crear y experimentar con tareas de patrulla multi-agente en Python. La biblioteca incluye una variedad de entornos basados en cuadrícula y en gráfico, simulando escenarios de vigilancia, monitoreo y cobertura. Los usuarios pueden configurar el número de agentes, el tamaño del mapa, la topología, las funciones de recompensa y los espacios de observación. Gracias a la compatibilidad con PettingZoo y las API de Gym, soporta una integración fluida con algoritmos populares de aprendizaje por refuerzo. Este entorno facilita el benchmarking y la comparación de técnicas MARL en configuraciones coherentes. Al proporcionar escenarios estándar y herramientas para crear otros nuevos, Patrolling-Zoo acelera la investigación en robótica autónoma, vigilancia de seguridad, operaciones de búsqueda y rescate, y cobertura eficiente de áreas utilizando estrategias de coordinación multi-agente.

El simulador MARL está diseñado para facilitar el desarrollo eficiente y escalable de algoritmos de aprendizaje por refuerzo multiagente (MARL). Aprovechando el backend distribuido de PyTorch, permite a los usuarios ejecutar entrenamiento paralelo en múltiples GPUs o nodos, reduciendo significativamente el tiempo de experimentos. El simulador ofrece una interfaz modular de entorno que soporta escenarios de referencia estándar — como navegación cooperativa, depredador-presa y mundo en cuadrícula — así como entornos personalizados definidos por el usuario. Los agentes pueden utilizar diversos protocolos de comunicación para coordinar acciones, compartir observaciones y sincronizar recompensas. Espacios de recompensa y observación configurables permiten un control preciso de la dinámica de entrenamiento, mientras que herramientas integradas de registro y visualización proporcionan información en tiempo real sobre métricas de rendimiento.

Multi-Agent Miners ofrece un entorno de mundo en cuadrícula donde varios agentes mineros autónomos navegan, excavan y recogen recursos interactuando entre sí. Soporta tamaños de mapa configurables, número de agentes y estructuras de recompensa, permitiendo crear escenarios competitivos o cooperativos. El marco se integra con bibliotecas RL populares mediante PettingZoo, proporcionando APIs estandarizadas para funciones de reinicio, paso y renderizado. Los modos de visualización y soporte de registro ayudan a analizar comportamientos y resultados, siendo ideal para investigación, educación y benchmarking de algoritmos en aprendizaje por refuerzo multiagente.

Multi-Agent Surveillance ofrece un marco de simulación flexible donde múltiples agentes IA actúan como depredadores o evasores en un mundo de cuadrícula discreto. Los usuarios pueden configurar parámetros del entorno como dimensiones de la cuadrícula, número de agentes, radios de detección y estructuras de recompensa. El repositorio incluye clases en Python para comportamiento de agentes, scripts de generación de escenarios, visualización incorporada mediante matplotlib y una integración fluida con bibliotecas populares de aprendizaje por refuerzo. Esto facilita la creación de referencias para la coordinación multi-agente, desarrollo de estrategias de vigilancia personalizadas y realización de experimentos reproducibles.