MultiAgentSystems está diseñado para simplificar el proceso de construir y evaluar aplicaciones de aprendizaje por refuerzo multiagente (MARL). La plataforma incluye implementaciones de algoritmos de vanguardia como MADDPG, QMIX, VDN, además de entrenamiento centralizado con ejecución descentralizada. Incluye envoltorios modulares de entornos compatibles con OpenAI Gym, protocolos de comunicación para interacción entre agentes y utilidades de registro para rastrear métricas como la forma del premio y tasas de convergencia. Los investigadores pueden personalizar arquitecturas de agentes, ajustar hiperparámetros y simular escenarios como navegación cooperativa, asignación de recursos y juegos adversarios. Con soporte integrado para PyTorch, aceleración GPU e integración con TensorBoard, MultiAgentSystems acelera la experimentación y evaluación comparativa en dominios multiagente colaborativos y competitivos.

En su núcleo, RxAgent-Zoo es un framework RL reactivo que trata eventos de datos de entornos, buffers de repetición y bucles de entrenamiento como flujos observables. Los usuarios pueden encadenar operadores para preprocesar observaciones, actualizar redes y registrar métricas de manera asíncrona. La biblioteca ofrece soporte para entornos paralelos, planificadores configurables y la integración con los estándares de Gym y Atari. Una API de plug-and-play permite cambiar componentes de agentes sin problemas, facilitando la investigación reproducible, la experimentación rápida y flujos de trabajo de entrenamiento escalables.

HyperBrowser transforma la navegación web estándar incorporando capacidades de IA generativa en cada interacción en línea. Los usuarios pueden seleccionar cualquier texto en una página web y recibir inmediatamente resúmenes concisos o explicaciones detalladas, hacer preguntas en lenguaje natural para extraer información específica, y generar automáticamente informes o borradores de contenido. Las herramientas integradas de extracción de tablas y datos permiten una adquisición fluida de conjuntos de datos estructurados, mientras que la asistencia de código integrada apoya a los desarrolladores generando fragmentos y depurando. La extensión también permite conversaciones con chatbots, resúmenes de PDFs, y flujos de trabajo personalizables para automatizar tareas repetitivas como completar formularios o monitorear redes sociales. Al unificar múltiples funciones de IA en una interfaz, HyperBrowser acelera la investigación, análisis y creación de contenido, haciendo la navegación web más inteligente y productiva.

Aeiva es una plataforma centrada en desarrolladores que permite crear, desplegar y evaluar agentes AI autónomos en entornos de simulación flexibles. Cuenta con un motor basado en plugins para definir entornos, APIs sencillas para personalizar los ciclos de decisión de los agentes y métricas integradas para análisis de rendimiento. El framework soporta integración con OpenAI Gym, PyTorch y TensorFlow, además de una interfaz web en tiempo real para monitorear simulaciones en vivo. Las herramientas de benchmarking de Aeiva te permiten organizar torneos de agentes, registrar resultados y visualizar comportamientos para ajustar estrategias y acelerar la investigación en IA multiagente.