Java-Action-Datetime es un módulo adicional para el marco del sistema multiagente LightJason, diseñado para manejar todas las operaciones temporales dentro de sus agentes. Proporciona acciones para obtener la marca de tiempo actual, analizar cadenas de fecha/hora en objetos temporales Java, aplicar patrones de formateo personalizados, realizar operaciones aritméticas como añadir o restar duraciones, calcular diferencias entre datetimes y convertir entre zonas horarias. Estas acciones se integran perfectamente en el código del agente LightJason, reducen la redundancia y habilitan un razonamiento temporal confiable y coherente en despliegues distribuidos de agentes.

El sistema multi-agente de recomendación para centros comerciales es un marco impulsado por IA basado en una arquitectura multi-agente para mejorar la experiencia de compra. Incluye agentes que rastrean las interacciones de los visitantes; agentes de preferencias que analizan datos pasados y en tiempo real; y agentes de recomendación que generan sugerencias personalizadas de productos y promociones. Los agentes se comunican mediante un protocolo de paso de mensajes para actualizar modelos de usuario, compartir insights entre agentes y ajustar las recomendaciones de manera dinámica. Soporta integración con CMS y POS para retroalimentación en tiempo real de inventario y ventas. Su diseño modular permite a los desarrolladores personalizar comportamientos, integrar nuevas fuentes de datos y desplegar en diversas plataformas. Ideal para grandes entornos minoristas, mejora la satisfacción del cliente y aumenta las ventas con recomendaciones precisas y contextuales.

Multi-Agent-Blueprint es una base de código open-source integral para construir y orquestar múltiples agentes impulsados por IA que colaboran para abordar tareas complejas. En su núcleo, ofrece un sistema modular para definir roles distintos de agentes —como investigadores, analistas y ejecutores— cada uno con almacenes de memoria dedicados y plantillas de solicitud. El marco se integra perfectamente con grandes modelos de lenguaje, APIs de conocimiento externas y herramientas personalizadas, permitiendo una delegación dinámica de tareas y bucles de retroalimentación iterativos entre agentes. También incluye registro y monitoreo integrados para rastrear interacciones y salidas de agentes. Con flujos de trabajo personalizables y componentes intercambiables, desarrolladores e investigadores pueden prototipar rápidamente pipelines multi-agente para aplicaciones como generación de contenido, análisis de datos, desarrollo de productos o soporte al cliente automatizado.

Nuzon-AI proporciona un marco de agentes basado en Python que permite definir tareas, gestionar la memoria conversacional y ampliar capacidades mediante plugins. Soporta integración con principales LLMs (OpenAI, modelos locales), permitiendo a los agentes realizar interacciones web, análisis de datos y flujos de trabajo automatizados. La arquitectura incluye un registro de habilidades, un sistema de invocación de herramientas y una capa de orquestación multi-agentes, permitiéndote combinar agentes para soporte al cliente, asistencia en investigación y productividad personal. Con archivos de configuración, puedes personalizar el comportamiento de cada agente, la política de retención de memoria y los registros para depuración o auditoría.