CybMASDE permite a investigadores y desarrolladores construir, configurar y ejecutar simulaciones multiagente con aprendizaje por refuerzo profundo. Los usuarios pueden crear escenarios personalizados, definir roles de agentes y funciones de recompensa, y conectar algoritmos RL estándar o personalizados. El marco incluye servidores de entorno, interfaces de agentes en red, recolectores de datos y utilidades de renderizado. Soporta entrenamiento paralelo, monitoreo en tiempo real y guardado de modelos. La arquitectura modular de CybMASDE facilita la integración sin problemas de nuevos agentes, espacios de observación y estrategias de entrenamiento, acelerando experimentos en control cooperativo, comportamiento de enjambre, asignación de recursos y otros casos de uso multiagente.

Decide Quest aprovecha el poder de la inteligencia artificial y la inteligencia colectiva para ayudar a individuos y organizaciones a tomar decisiones informadas y basadas en datos. Al combinar algoritmos de vanguardia y el conocimiento colectivo de un grupo diverso de participantes, Decide Quest proporciona recomendaciones perspicaces y perspectivas valiosas, asegurando que tomes las mejores decisiones posibles.

Flocking Multi-Agent proporciona una biblioteca modular para simular agentes autónomos que exhiben inteligencia de enjambre. Codifica comportamientos centrales de dirección: cohesión, separación y alineación, además de evitación de obstáculos y persecución de objetivos dinámicos. Utilizando Python y Pygame para visualización, permite ajustar parámetros como el radio del vecino, velocidad máxima y fuerza de giro. Soporta extensibilidad mediante funciones personalizadas de comportamiento y ganchos de integración para plataformas robóticas o motores de juego. Ideal para experimentación en IA, robótica, desarrollo de juegos e investigación académica, demostrando cómo reglas locales simples conducen a formaciones globales complejas.

GPTSwarm actúa como una plataforma de inteligencia colectiva donde múltiples agentes de IA interactúan y colaboran para resolver problemas complejos y ejecutar tareas de manera más eficiente. Los usuarios pueden crear flujos de trabajo coordinando varios agentes para desempeñar roles específicos, lo que lleva a una mayor productividad y ahorro de tiempo. Este sistema está diseñado para optimizar procesos en la gestión de proyectos, automatización y varios flujos de trabajo, proporcionando soluciones escalables adaptadas a las necesidades individuales y organizativas.

OpenAI Swarm es una biblioteca versátil que permite la ejecución paralela y la toma de decisiones basada en consenso a través de múltiples agentes de IA. Broadcasta tareas a instancias de modelos independientes, agrupa sus resultados y aplica esquemas configurables de votación o clasificación para seleccionar el resultado de mayor puntuación. Los desarrolladores pueden ajustar el número de agentes, los umbrales de votación y las combinaciones de modelos para mejorar la fiabilidad, mitigar sesgos individuales y refinar la calidad de las soluciones. Swarm soporta encadenamiento de respuestas, bucles de retroalimentación iterativos y registros detallados de razonamiento para auditoría, elevando el rendimiento en tareas de resumen, clasificación, generación de código y razonamiento complejo mediante inteligencia colectiva.

El Swarm Simulator ofrece un entorno personalizable para experimentos multi-agentes en tiempo real. Los usuarios pueden ajustar parámetros clave — alineación, cohesión, separación — y observar la dinámica emergente en un lienzo visual. Cuenta con deslizadores de interfaz interactivos, ajuste dinámico del número de agentes y exportación de datos para análisis. Ideal para demostraciones educativas, prototipado de investigación o exploración aficionada de principios de inteligencia de enjambre.

AgentSimJS está diseñada para simplificar la creación y ejecución de modelos escalables basados en agentes en JavaScript. Con su arquitectura modular, los desarrolladores pueden definir agentes con estados personalizados, sensores, funciones de decisión y actuadores, y luego integrarlos en entornos dinámicos parametrizados por variables globales. El marco orquesta simulaciones con pasos discretos en el tiempo, gestiona mensajes basados en eventos entre agentes y registra datos de interacción para análisis. Los módulos de visualización soportan renderizado en tiempo real usando HTML5 Canvas o bibliotecas externas, mientras que los plugins permiten integración con herramientas estadísticas. AgentSimJS funciona tanto en navegadores modernos como en Node.js, siendo adecuado para aplicaciones web interactivas, investigación académica, herramientas educativas y prototipado rápido en inteligencia colectiva, dinámica de multitudes o experimentos de IA distribuida.

AgentSimulation es una biblioteca de Python de código abierto construida sobre Pygame para simular múltiples agentes autónomos en un entorno 2D. Permite a los usuarios configurar propiedades del agente, comportamientos de dirección (buscar, huir, deambular), detección de colisiones, búsqueda de rutas y reglas interactivas. Con renderizado en tiempo real y diseño modular, admite prototipado rápido, simulaciones educativas y pequeñas investigaciones en bioinspiración y comportamiento multiagente.

OpenMAS está diseñado para facilitar el desarrollo y evaluación de agentes de IA descentralizados y estrategias de coordinación multi-agentes. Presenta una arquitectura modular que permite a los usuarios definir comportamientos de agentes personalizados, modelos de entornos dinámicos y protocolos de mensajería entre agentes. El marco soporta simulación basada en física, ejecución basada en eventos e integración de plugins para algoritmos de IA. Los usuarios pueden configurar escenarios mediante YAML o Python, visualizar interacciones de agentes y recopilar métricas de rendimiento a través de herramientas de análisis integradas. OpenMAS agiliza la creación de prototipos en áreas como inteligencia en enjambre, robótica cooperativa y toma de decisiones distribuidas.