La plataforma IntelligentMASPlatform se construye para acelerar el desarrollo y despliegue de sistemas multi-agente ofreciendo una arquitectura modular con capas distintas para agentes, entornos y servicios. Los agentes se comunican usando mensajería ACL compatible con FIPA, lo que permite negociaciones y coordinación dinámica. La plataforma incluye un simulador de entornos versátil que permite modelar escenarios complejos, programar tareas de agentes y visualizar interacciones en tiempo real a través de un tablero integrado. Para comportamientos avanzados, integra módulos de aprendizaje por refuerzo y soporta plugins de comportamiento personalizados. Las herramientas de despliegue permiten empaquetar agentes en aplicaciones independientes o redes distribuidas. Además, la API de la plataforma facilita la integración con bases de datos, dispositivos IoT o servicios de IA de terceros, haciéndola adecuada para investigación, automatización industrial y casos de uso en ciudades inteligentes.

Co-Sight es un marco de trabajo de IA de código abierto que simplifica el desarrollo y despliegue de soluciones de análisis de video en tiempo real. Proporciona módulos para la ingestión de datos de video, preprocesamiento, entrenamiento de modelos y inferencia distribuida en edge y en la nube. Con soporte integrado para detección de objetos, clasificación, seguimiento y orquestación de pipelines, Co-Sight garantiza procesamiento de baja latencia y alto rendimiento. Su diseño modular se integra con bibliotecas populares de aprendizaje profundo y escala sin problemas usando Kubernetes. Los desarrolladores pueden definir pipelines mediante YAML, desplegar con Docker y monitorear el rendimiento a través de un panel web. Co-Sight permite a los usuarios construir aplicaciones avanzadas de visión para vigilancia urbana, transporte inteligente e inspección de calidad industrial, reduciendo el tiempo de desarrollo y la complejidad operativa.

SPEAR (Plataforma escalable para inferencia de IA en el edge en tiempo real) está diseñado para gestionar todo el ciclo de vida de la inferencia de IA en el edge. Los desarrolladores pueden definir pipelines en streaming que ingieren datos de sensores, videos o logs a través de conectores hacia Kafka, MQTT o fuentes HTTP. SPEAR despliega modelos en contenedores de forma dinámica en nodos de trabajo, equilibrando cargas en clústeres y garantizando respuestas con baja latencia. Incluye versionado de modelos incorporado, controles de salud y telemetría, exponiendo métricas a Prometheus y Grafana. Los usuarios pueden aplicar transformaciones personalizadas o alertas mediante una arquitectura modular de plugins. Con escalado automático y recuperación ante fallos, SPEAR ofrece análisis en tiempo real confiables para IoT, automatización industrial, ciudades inteligentes y sistemas autónomos en entornos heterogéneos.