Java Action Interpolate es una biblioteca especializada en Java diseñada para integrarse con el marco de múltiples agentes LightJason. Proporciona una suite de algoritmos de interpolación, incluyendo métodos lineales, polinomiales y spline, que permiten a los agentes transicionar fluidamente entre estados y acciones. El módulo ofrece parámetros de interpolación configurables, se conecta al ciclo de vida de las acciones de LightJason y soporta tipos de datos personalizados. Al incorporar Java Action Interpolate, los desarrolladores pueden eliminar saltos de comportamiento abruptos, mejorar la fidelidad de la simulación y simplificar la implementación de movimientos suaves de agentes y comportamientos impulsados por decisiones en entornos distribuidos o de simulación.

autogen4j es una biblioteca ligera en Java diseñada para abstraer la complejidad de construir agentes de IA autónomos. Ofrece módulos principales para planificación, almacenamiento de memoria y ejecución de acciones, permitiendo que los agentes descompongan objetivos de alto nivel en sub-tareas secuenciales. El framework se integra con proveedores de LLM (por ejemplo, OpenAI, Anthropic) y permite registrar herramientas personalizadas (clientes HTTP, conectores de bases de datos, entrada/salida de archivos). Los desarrolladores definen agentes mediante un DSL fluido o anotaciones, ensamblando rápidamente pipelines para enriquecimiento de datos, informes automatizados y bots conversacionales. Un sistema de plugins extensible asegura flexibilidad, permitiendo comportamientos ajustados en diversas aplicaciones.

Dial4JaCa es un plugin de biblioteca Java para la plataforma multiagentes JaCaMo que intercepta los mensajes entre agentes, codifica las intenciones del agente y las enruta a través de backend LLM (OpenAI, modelos locales). Gestiona el contexto del diálogo, actualiza las bases de creencias e integra la generación de respuestas directamente en los ciclos de razonamiento AgentSpeak(L). Los desarrolladores pueden personalizar las indicaciones, definir artefactos de diálogo y manejar llamadas asincrónicas, permitiendo a los agentes interpretar enunciados del usuario, coordinar tareas y recuperar información externa en lenguaje natural. Su diseño modular soporta gestión de errores, registro en logs y selección de múltiples LLM, ideal para investigación, educación y prototipado rápido de sistemas multiagentes conversacionales.