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.

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.

EthicalEvalMAS proporciona un entorno modular para evaluar sistemas multiagente en dimensiones éticas clave como justicia, autonomía, privacidad, transparencia y beneficencia. Los usuarios pueden generar escenarios personalizados o utilizar plantillas integradas, definir métricas a medida, ejecutar scripts de evaluación automatizados y visualizar resultados a través de herramientas de informes integradas. Su arquitectura extensible soporta la integración con plataformas MAS existentes y facilita la comparación ética reproducible para diferentes comportamientos de agentes.

ResearchAgent aprovecha grandes modelos de lenguaje para realizar investigaciones automatizadas en bases de datos en línea y fuentes web. Los usuarios proporcionan una consulta de investigación y el agente realiza búsquedas, recopila metadatos de documentos, extrae resúmenes, resalta hallazgos clave y genera resúmenes organizados con citas. Soporta pipelines personalizables, integración con API, análisis de PDFs y exportación a Markdown o JSON para análisis o informes adicionales.

RiskLab AI proporciona una biblioteca integral para la IA financiera, integrando tecnología de vanguardia con rigor académico para ofrecer soluciones de gestión de riesgos confiables y reproducibles. La plataforma incluye herramientas para investigación cuantitativa, análisis de datos y cooperación eficiente entre entornos de computación de alto rendimiento. Cada recurso está documentado con ejemplos de uso, asegurando que los usuarios puedan comenzar rápidamente y obtener información práctica. La misión de RiskLab AI es facilitar la aplicación práctica de la investigación académica en finanzas, permitiendo evaluaciones de riesgos robustas y la toma de decisiones informadas.

Ollama Workflows es una biblioteca de código abierto de pipelines de agentes AI configurables construidos sobre el framework Ollama LLM. Ofrece docenas de flujos de trabajo predefinidos — como resumen, traducción, revisión de código, extracción de datos, redacción de correos electrónicos y más — que se pueden encadenar en definiciones YAML o JSON. Los usuarios instalan Ollama, clonan el repositorio, seleccionan o personalizan un flujo de trabajo, y lo ejecutan vía CLI. Todo el procesamiento ocurre localmente en su máquina, preservando la privacidad de datos y permitiendo una rápida iteración y resultados consistentes en diferentes proyectos.

LifelongAgentBench está diseñado para simular entornos de aprendizaje continuo del mundo real, permitiendo a los desarrolladores probar agentes AI en una secuencia de tareas evolutivas. El framework ofrece una API plug-and-play para definir nuevos escenarios, cargar conjuntos de datos y configurar políticas de gestión de memoria. Módulos de evaluación integrados calculan métricas como transferencia hacia adelante, transferencia hacia atrás, tasa de olvido y rendimiento acumulado. Los usuarios pueden desplegar implementaciones base o integrar agentes propietarios, facilitando comparaciones directas bajo las mismas condiciones. Los resultados se exportan como informes estandarizados, presentando gráficos interactivos y tablas. La arquitectura modular soporta extensiones con cargadores de datos, métricas y plugins de visualización personalizados, permitiendo a investigadores e ingenieros adaptar la plataforma a diferentes ámbitos de aplicación.