Una Copa de Fútbol IA en un entorno Java JADE es una demostración de código abierto que aprovecha el Marco de Desarrollo de Agentes de Java (JADE) para simular un torneo completo de fútbol. Modela cada jugador como un agente autónomo con comportamientos para movimiento, control del balón, pase y tiro, coordinándose mediante paso de mensajes para implementar estrategias. El simulador incluye árbitros y agentes entrenadores, aplica las reglas del juego y gestiona los brackets del torneo. Los desarrolladores pueden extender la toma de decisiones con reglas personalizadas o integrar módulos de aprendizaje automático. Este entorno ilustra la comunicación multiagente, trabajo en equipo y planificación de estrategias dinámicas en un escenario deportivo en tiempo real.

LiteSwarm es un marco completo de orquestación de agentes IA diseñado para facilitar la colaboración entre múltiples agentes especializados. Los usuarios definen agentes individuales con roles específicos, como recuperación de datos, análisis, resumen o llamadas API externas, y los vinculan en un flujo de trabajo visual. LiteSwarm gestiona la comunicación entre agentes, almacenamiento de memoria persistente, recuperación de errores y registro. Soporta integración API, extensiones de código personalizadas y monitoreo en tiempo real, permitiendo a los equipos prototipar, probar y desplegar soluciones multi-agente complejas sin una carga de ingeniería extensa.

El marco BeeAI ofrece una arquitectura completamente modular para construir agentes inteligentes capaces de realizar tareas, gestionar estados e interactuar con herramientas externas. Incluye un gestor de memoria para retención de contexto a largo plazo, un sistema de plugins para integración de habilidades personalizadas, y soporte integrado para encadenamiento de APIs y coordinación multi-agente. El framework proporciona SDKs en Python y JavaScript, una interfaz de línea de comandos para crear proyectos y scripts de despliegue para cloud, Docker o dispositivos Edge. Paneles de control y utilidades de registro ayudan a monitorear el rendimiento de los agentes y resolver problemas en tiempo real.

CommNet es una biblioteca orientada a la investigación que implementa la arquitectura CommNet, permitiendo que múltiples agentes compartan estados ocultos en cada paso temporal y aprendan a coordinar acciones en entornos cooperativos. Incluye definiciones de modelos en PyTorch, scripts de entrenamiento y evaluación, envoltorios para entornos OpenAI Gym y utilidades para personalizar canales de comunicación, conteo de agentes y profundidades de red. Investigadores y desarrolladores pueden usar CommNet para prototipar y evaluar estrategias de comunicación entre agentes en tareas de navegación, persecución-salvación y recolección de recursos.

Este repositorio implementa comunicación emergente en aprendizaje por refuerzo multiagente usando PyTorch. Los usuarios pueden configurar redes neuronales para emisores y receptores para jugar a juegos referenciales o navegación cooperativa, fomentando que los agentes desarrollen un canal de comunicación discreto o continuo. Incluye scripts para entrenamiento, evaluación y visualización de protocolos aprendidos, además de utilidades para crear entornos, codificar y decodificar mensajes. Los investigadores pueden extenderlo con tareas personalizadas, modificar arquitecturas de red y analizar la eficiencia del protocolo, promoviendo experimentos rápidos en comunicación emergente de agentes.