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.

Agents-Deep-Research está diseñado para agilizar el desarrollo y la prueba de agentes IA autónomos ofreciendo una base de código modular y extensible. Cuenta con un motor de planificación de tareas que descompone objetivos definidos por el usuario en subtareas, un módulo de memoria a largo plazo que almacena y recupera contexto, y una capa de integración de herramientas que permite a los agentes interactuar con API externas y entornos simulados. El marco también proporciona scripts de evaluación y herramientas de benchmarking para medir el rendimiento de los agentes en diversos escenarios. Basado en Python y adaptable a diversos backends LLM, permite a investigadores y desarrolladores prototipar rápidamente nuevas arquitecturas de agentes, realizar experimentos reproducibles y comparar diferentes estrategias de planificación en condiciones controladas.

Examify es una plataforma innovadora impulsada por IA creada para ayudar a los educadores a diseñar, generar y evaluar exámenes con facilidad. Aprovecha tecnología de IA avanzada para ofrecer plantillas de examen personalizables, calificación automatizada y análisis de datos perspicaces que mejoran la eficiencia y efectividad de las pruebas. Ya sea que seas un profesor, una institución académica o un proveedor de capacitación, Examify garantiza evaluaciones precisas y justas, ahorrando tiempo y esfuerzo en la gestión de exámenes.

GridWorldEnvs ofrece una suite completa de entornos de mundos en cuadrícula para apoyar el diseño, prueba y evaluación de sistemas de aprendizaje por refuerzo y multi-agentes. Los usuarios pueden configurar fácilmente dimensiones de la cuadrícula, posiciones iniciales de los agentes, ubicaciones de objetivos, obstáculos, estructuras de recompensas y espacios de acción. La biblioteca incluye plantillas listas para usar como navegación clásica, evitación de obstáculos y tareas cooperativas, además de permitir la definición de escenarios personalizados mediante JSON o clases en Python. Integración fluida con la API de OpenAI Gym permite aplicar algoritmos RL estándar directamente. Además, soporta experimentos con un solo agente o múltiples agentes, herramientas de registro y visualización para seguir el rendimiento de los agentes.

HoneyHive es una plataforma integral que proporciona herramientas de evaluación, prueba y observabilidad de IA, principalmente dirigida a equipos que construyen y mantienen aplicaciones GenAI. Permite a los desarrolladores probar, evaluar y realizar benchmarking de modelos, agentes y tuberías RAG automáticamente contra criterios de seguridad y rendimiento. Al agregar datos de producción, como trazas, evaluaciones y comentarios de usuarios, HoneyHive facilita la detección de anomalías, pruebas exhaustivas y mejoras iterativas en sistemas de IA, asegurando que estén listos para producción y sean fiables.

LifelongAgentBench está diseñado para simular entornos de aprendizaje continuo del mundo real, permitiendo a los desarrolladores probar agentes AI en una secuencia de tareas evolutivas. El framework ofrece una API plug-and-play para definir nuevos escenarios, cargar conjuntos de datos y configurar políticas de gestión de memoria. Módulos de evaluación integrados calculan métricas como transferencia hacia adelante, transferencia hacia atrás, tasa de olvido y rendimiento acumulado. Los usuarios pueden desplegar implementaciones base o integrar agentes propietarios, facilitando comparaciones directas bajo las mismas condiciones. Los resultados se exportan como informes estandarizados, presentando gráficos interactivos y tablas. La arquitectura modular soporta extensiones con cargadores de datos, métricas y plugins de visualización personalizados, permitiendo a investigadores e ingenieros adaptar la plataforma a diferentes ámbitos de aplicación.

MARL-DPP es un marco de código abierto que permite el aprendizaje por refuerzo multiagente (MARL) con diversidad impuesta mediante Procesos Determinantales (DPP). Los enfoques MARL tradicionales suelen sufrir de convergencia de políticas hacia comportamientos similares; MARL-DPP aborda esto incorporando medidas basadas en DPP para fomentar que los agentes mantengan distribuciones de acciones diversas. El kit de herramientas proporciona código modular para integrar DPP en objetivos de entrenamiento, muestreo de políticas y gestión de exploración. Incluye integración lista para usar con entornos estándar como OpenAI Gym y el Entorno de Partículas Multi-Agente (MPE), además de utilidades para gestión de hiperparámetros, registro y visualización de métricas de diversidad. Los investigadores pueden evaluar el impacto de las restricciones de diversidad en tareas cooperativas, asignación de recursos y juegos competitivos. Su diseño extensible soporta entornos personalizados y algoritmos avanzados, facilitando la exploración de variantes nuevas de MARL-DPP.

Mock Exam AI es una plataforma de vanguardia que aprovecha el poder de la inteligencia artificial para ayudar a los usuarios a crear exámenes simulados personalizados con facilidad. Los usuarios pueden agregar preguntas manualmente, generar nuevas y también incluir referencias en forma de enlaces y PDFs. Los usuarios premium no tienen límite en la generación de preguntas y pueden hacer que sus exámenes sean privados. Es una herramienta ideal para cualquier persona que se esté preparando para exámenes próximos y que desee una experiencia de prueba simplificada y flexible.

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.

Nonfinito.xyz es una plataforma diseñada para facilitar la comparación y evaluación de modelos multimodales. Proporciona a los usuarios herramientas integrales para realizar y compartir evaluaciones, y va más allá de los modelos de lenguaje tradicionales (LLMs) para incluir varios modelos multimodales. Esto ayuda a obtener información más profunda y mejorar el rendimiento aprovechando una amplia gama de parámetros y métricas. Nonfinito busca simplificar el proceso de evaluación y hacerlo accesible para investigadores, desarrolladores y científicos de datos que buscan optimizar sus modelos.

OpenSpiel es un marco de investigación que proporciona una amplia gama de entornos (desde juegos simples de matriz hasta juegos de tablero complejos como Ajedrez, Go y Póker) e implementa varios algoritmos de aprendizaje por refuerzo y búsqueda (por ejemplo, iteración de valores, métodos de gradiente de política, MCTS). Su núcleo modular en C++ y enlaces en Python permiten a los usuarios integrar algoritmos personalizados, definir nuevos juegos y comparar el rendimiento en benchmarks estándar. Diseñado para extensibilidad, soporta configuraciones de un solo agente y multi-agente, permitiendo estudiar escenarios cooperativos y competitivos. Los investigadores utilizan OpenSpiel para prototipar rápidamente algoritmos, realizar experimentos a gran escala y compartir código reproducible.

OpenAgent ofrece un marco completo para desarrollar agentes de IA autónomos que pueden entender tareas, planificar acciones en múltiples pasos e interactuar con servicios externos. Al integrarse con LLMs como OpenAI y Anthropic, permite razonamiento y toma de decisiones en lenguaje natural. La plataforma cuenta con un sistema de herramientas plug-in para ejecutar solicitudes HTTP, operaciones con archivos y funciones Python personalizadas. Los módulos de gestión de memoria permiten a los agentes almacenar y recuperar información contextual en diferentes sesiones. Los desarrolladores pueden ampliar la funcionalidad mediante plugins, configurar transmisión en tiempo real de respuestas y utilizar utilidades integradas de registro y evaluación para monitorizar el rendimiento del agente. OpenAgent simplifica la orquestación de flujos de trabajo complejos, acelera el prototipado de asistentes inteligentes y garantiza una arquitectura modular para aplicaciones de IA escalables.

Questgen.ai es una plataforma sofisticada impulsada por IA que genera cuestionarios a partir de cualquier texto de manera rápida y sin esfuerzo. Diseñada para educadores y entrenadores, soporta varios tipos de preguntas, incluyendo Preguntas de Opción Múltiple (MCQs), Verdadero/Falso, Completar espacios y preguntas de Orden Superior. Utilizando algoritmos avanzados de procesamiento de lenguaje natural, Questgen garantiza preguntas de alta calidad y relevantes al contexto, aumentando la participación de los aprendices y la precisión de las evaluaciones.

Qwizzard es una herramienta integral diseñada para que la creación, el compartir y el análisis de cuestionarios y evaluaciones sean simples y efectivos. Permite a los usuarios involucrar a su audiencia a través de cuestionarios interactivos y personalizables, lo que lo hace ideal para educadores, especialistas en marketing y negocios. Con Qwizzard, crear cuestionarios es sencillo y la plataforma admite análisis robustos para proporcionar información profunda sobre el rendimiento de los participantes. Comparte tus cuestionarios de manera fluida con opciones personalizables y recopila datos significativos para mejorar tus estrategias y aumentar el compromiso.

Quizify aprovecha la tecnología avanzada de IA para simplificar la creación de cuestionarios para educadores. Al automatizar la generación de preguntas y formatos de cuestionarios, Quizify ahorra a los maestros un tiempo valioso y garantiza evaluaciones de alta calidad de manera constante. Los usuarios pueden crear, personalizar y compartir cuestionarios con facilidad, que se pueden personalizar para adaptarse a diferentes entornos y objetivos de aprendizaje. La plataforma admite varios tipos de preguntas, como elección múltiple, verdadero/falso y respuesta breve, proporcionando una herramienta integral para una variedad de necesidades educativas. Además, Quizify ofrece herramientas analíticas para rastrear el rendimiento e identificar áreas de mejora.

Wise Agents ofrece un catálogo completo y searchable de marcos y plataformas de agentes de IA. Cuenta con filtros por categoría, idioma de programación, tipo de licencia y más para ayudar a los usuarios a encontrar la herramienta adecuada. Cada entrada de agente incluye un perfil detallado, capacidades clave, enlaces a GitHub y documentación, y calificaciones de la comunidad. El sitio se actualiza regularmente mediante contribuciones de la comunidad, asegurando que las versiones y desarrollos más recientes de los agentes estén siempre disponibles en un recurso centralizado.

Yunkao AI es una plataforma de examen en línea de última generación diseñada para facilitar evaluaciones seguras y eficientes utilizando tecnologías de IA avanzadas. El sistema está equipado con funciones como autenticación de reconocimiento facial, supervisión en dos dispositivos, modo de examen y evaluaciones impulsadas por IA. Atiende a una amplia gama de organizaciones, incluidas instituciones educativas, organismos gubernamentales y empresas, garantizando procesos de examen confiables y simplificados. Con soporte para múltiples dispositivos y sistemas operativos, Yunkao AI tiene como objetivo proporcionar soluciones de evaluación flexibles y escalables.

Jinshuju es una herramienta de formulario en línea integral diseñada para optimizar la recolección, gestión y análisis de datos. Ya sea que necesite realizar encuestas, investigaciones académicas o recolectar retroalimentación de clientes, Jinshuju ofrece una amplia gama de características para hacer que el proceso sea rápido y fácil. Con plantillas personalizables y análisis poderosos, ayuda a los usuarios a descubrir valiosos conocimientos a partir de sus datos.

Asker-I es una herramienta innovadora basada en IA diseñada para crear preguntas de manera rápida y eficiente. Simplemente cargando sus materiales o especificando temas, la IA se encarga del tedioso proceso de formación de preguntas. Asker-I puede manejar documentos grandes, admite varios tipos de preguntas y promete una alta personalización para satisfacer necesidades diversas. Esto lo convierte en un recurso invaluable para educadores, investigadores y cualquier persona que necesite generar preguntas de manera rápida y confiable.

CommNet es una biblioteca orientada a la investigación que implementa la arquitectura CommNet, permitiendo que múltiples agentes compartan estados ocultos en cada paso temporal y aprendan a coordinar acciones en entornos cooperativos. Incluye definiciones de modelos en PyTorch, scripts de entrenamiento y evaluación, envoltorios para entornos OpenAI Gym y utilidades para personalizar canales de comunicación, conteo de agentes y profundidades de red. Investigadores y desarrolladores pueden usar CommNet para prototipar y evaluar estrategias de comunicación entre agentes en tareas de navegación, persecución-salvación y recolección de recursos.