Super-Agent-Party permite a los desarrolladores definir un objeto Party donde agentes IA individuales desempeñan roles distintos como planificación, investigación, redacción y revisión. Cada agente puede ser configurado con prompts personalizados, herramientas y parámetros de modelos. El framework gestiona el enrutamiento de mensajes y el contexto compartido, permitiendo la colaboración en tiempo real en tareas secundarias. Soporta integración de plugins para servicios de terceros, estrategias flexibles de orquestación y rutinas de manejo de errores. Con una API intuitiva, los usuarios pueden añadir o eliminar agentes dinámicamente, encadenar flujos de trabajo y visualizar las interacciones de los agentes. Basado en Node.js y compatible con principales proveedores de la nube, Super-Agent-Party agiliza el desarrollo de sistemas multi-agente escalables y mantenibles para automatización, generación de contenido, análisis de datos y más.

OpenAI Swarm es una biblioteca versátil que permite la ejecución paralela y la toma de decisiones basada en consenso a través de múltiples agentes de IA. Broadcasta tareas a instancias de modelos independientes, agrupa sus resultados y aplica esquemas configurables de votación o clasificación para seleccionar el resultado de mayor puntuación. Los desarrolladores pueden ajustar el número de agentes, los umbrales de votación y las combinaciones de modelos para mejorar la fiabilidad, mitigar sesgos individuales y refinar la calidad de las soluciones. Swarm soporta encadenamiento de respuestas, bucles de retroalimentación iterativos y registros detallados de razonamiento para auditoría, elevando el rendimiento en tareas de resumen, clasificación, generación de código y razonamiento complejo mediante inteligencia colectiva.

multiagent_envs ofrece un conjunto modular de entornos en Python diseñados para la investigación y desarrollo en aprendizaje por refuerzo multi-agente. Incluye escenarios como navegación cooperativa, depredador-presa, dilemas sociales y arenas competitivas. Cada entorno permite definir el número de agentes, características de observación, funciones de recompensa y dinámica de colisión. El framework se integra perfectamente con bibliotecas RL populares como Stable Baselines y RLlib, permitiendo bucles de entrenamiento vectorizados, ejecución paralela y registro sencillo. Los usuarios pueden extender escenarios existentes o crear otros nuevos mediante una API sencilla, acelerando la experimentación con algoritmos como MADDPG, QMIX y PPO en un entorno reproducible y consistente.