Autogen Studio Research es un prototipo de investigación alojado en GitHub para construir, visualizar y iterar aplicaciones de IA multi-agente. Incluye una interfaz web que permite arrastrar y soltar componentes de agentes, definir canales de comunicación y configurar pipelines de ejecución. En el fondo, utiliza un SDK Python para conectar con diversos backends LLM (OpenAI, Azure, modelos locales) y proporciona registros en tiempo real, métricas y herramientas de depuración. La plataforma está diseñada para prototipado rápido de sistemas de agentes colaborativos, flujos de decisiones y orquestación automatizada de tareas.

CircleChat es una plataforma donde los usuarios pueden interactuar con múltiples agentes de IA de forma simultánea. Cada agente de IA ofrece percepciones y experiencias únicas, facilitando a los usuarios obtener una perspectiva bien redondeada sobre sus consultas o problemas. Diseñado para facilitar conversaciones inteligentes, CircleChat tiene como objetivo convertirse en su herramienta virtual favorita para hacer lluvias de ideas. Ya sea que estés resolviendo problemas, planificando o necesitando insumos creativos, CircleChat te conecta con varios IAs, cada uno contribuyendo a una comprensión más completa.

Eigent es una plataforma de IA que permite crear una fuerza laboral dinámica de IA compuesta por múltiples agentes colaborativos que trabajan en paralelo para automatizar flujos de trabajo complejos. Soporta la personalización completa de nodos de trabajo y herramientas específicas para tareas, proporcionando un despliegue local seguro para garantizar la privacidad y el control de datos. La infraestructura de Eigent ofrece un rendimiento superior y costo-efectividad optimizando las interacciones multiagente, haciéndola ideal para empresas que buscan aprovechar la IA para automatización escalable.

El marco de IA multi-agente proporciona una solución de extremo a extremo para orquestar múltiples agentes autónomos en entornos en la nube. Aprovecha la base de datos sin servidor compatible con Postgres de Neon para almacenar el historial de conversaciones y el estado del agente, Azure Functions para ejecutar la lógica del agente a escala, y APIs de OpenAI para potenciar la comprensión y generación del lenguaje natural. Los colas de mensajes integradas y los comportamientos basados en roles permiten a los agentes colaborar en tareas como investigación, programación, soporte al cliente y análisis de datos. Los desarrolladores pueden personalizar las políticas del agente, las reglas de memoria y los flujos de trabajo para adaptarse a diversos requisitos comerciales.

Multi-Agent-AI-Dynamic-Interaction proporciona un entorno flexible para diseñar, configurar y ejecutar sistemas compuestos por múltiples agentes de IA autónomos. A cada agente se le pueden asignar roles, objetivos y protocolos de comunicación específicos. El marco gestiona el paso de mensajes, el contexto de conversación y las interacciones secuenciales o paralelas. Soporta la integración con OpenAI GPT, otras API LLM y módulos personalizados. Los usuarios definen escenarios mediante YAML o scripts de Python, especificando detalles de los agentes, pasos del flujo de trabajo y criterios de parada. El sistema registra todas las interacciones para depuración y análisis, permitiendo un control granular sobre el comportamiento de los agentes para experimentos en colaboración, negociación, toma de decisiones y resolución de problemas complejos.