Agent Nexus ofrece una arquitectura modular para diseñar, configurar y ejecutar agentes de IA interconectados que colaboran para resolver tareas complejas. Los desarrolladores pueden registrar agentes de manera dinámica, personalizar su comportamiento mediante módulos Python y definir tuberías de comunicación a través de configuraciones YAML simples. El enrutador de mensajes integrado garantiza un flujo de datos confiable entre agentes, mientras que las herramientas de registro y monitoreo integradas ayudan a supervisar el rendimiento y a depurar flujos de trabajo. Con soporte para bibliotecas de IA populares como OpenAI y Hugging Face, Agent Nexus simplifica la integración de diversos modelos. Ya sea para prototipar experimentos de investigación, construir asistentes automatizados de atención al cliente o simular entornos multi-agente, Agent Nexus simplifica el desarrollo y las pruebas de sistemas de IA colaborativos, desde la investigación académica hasta implementaciones comerciales.

Multi-Agents System from Scratch proporciona un conjunto completo de módulos en Python para construir, personalizar y evaluar entornos multi-agentes desde cero. Los usuarios pueden definir modelos del mundo, crear clases de agentes con entradas sensoriales únicas y capacidades de acción, y establecer protocolos de comunicación flexibles para cooperación o competencia. El marco soporta asignación dinámica de tareas, módulos de planificación estratégica y seguimiento de rendimiento en tiempo real. Su arquitectura modular permite una fácil integración de algoritmos personalizados, funciones de recompensa y mecanismos de aprendizaje. Con herramientas de visualización integradas y utilidades de registro, los desarrolladores pueden monitorear interacciones de agentes y diagnosticar patrones de comportamiento. Diseñado para ser extenso y claro, el sistema está dirigido tanto a investigadores que exploran IA distribuida como a educadores que enseñan modelado basado en agentes.