La plataforma IntelligentMASPlatform se construye para acelerar el desarrollo y despliegue de sistemas multi-agente ofreciendo una arquitectura modular con capas distintas para agentes, entornos y servicios. Los agentes se comunican usando mensajería ACL compatible con FIPA, lo que permite negociaciones y coordinación dinámica. La plataforma incluye un simulador de entornos versátil que permite modelar escenarios complejos, programar tareas de agentes y visualizar interacciones en tiempo real a través de un tablero integrado. Para comportamientos avanzados, integra módulos de aprendizaje por refuerzo y soporta plugins de comportamiento personalizados. Las herramientas de despliegue permiten empaquetar agentes en aplicaciones independientes o redes distribuidas. Además, la API de la plataforma facilita la integración con bases de datos, dispositivos IoT o servicios de IA de terceros, haciéndola adecuada para investigación, automatización industrial y casos de uso en ciudades inteligentes.

FMAS (Sistema Multiagente Flexible) es una biblioteca de código abierto en Python para construir, ejecutar y visualizar simulaciones multiagente. Puede definir agentes con lógica de decisión personalizada, configurar un modelo de entorno, establecer canales de mensajería para comunicación y ejecutar simulaciones escalables. FMAS ofrece ganchos para monitorear el estado del agente, depurar interacciones y exportar resultados. Su arquitectura modular soporta plugins para visualización, recopilación de métricas e integración con fuentes de datos externas, lo que lo hace ideal para investigación, educación y prototipos del mundo real de sistemas autónomos.

GenerativeAgentsCN es una adaptación en chino de código abierto del marco de Stanford de los agentes generativos, diseñada para simular personajes digitales realistas. Al combinar grandes modelos de lenguaje con un módulo de memoria a largo plazo, rutinas de reflexión y lógica de planificación, coordina agentes que perciben el contexto, recuerdan interacciones pasadas y deciden autonomamente las próximas acciones. La caja de herramientas proporciona notebooks de Jupyter listos para usar, componentes Python modulares y documentación en chino para guiar a los usuarios en la configuración de entornos, definición de características del agente y personalización de parámetros de memoria. Úselo para explorar comportamientos de NPC controlados por IA, prototipar bots de atención al cliente o realizar investigaciones académicas sobre la cognición de los agentes. Con APIs flexibles, los desarrolladores pueden ampliar algoritmos de memoria, integrar sus propios LLM y visualizar en tiempo real las interacciones de los agentes.