MASlite ofrece una API sencilla para crear clases de agentes, registrar comportamientos y manejar la mensajería basada en eventos entre agentes. Incluye un planificador para gestionar tareas de agentes, modelado de entornos para simular interacciones y un sistema de plugins para extender las capacidades básicas. Los desarrolladores pueden prototipar rápidamente escenarios multiagente en Python definiendo métodos del ciclo de vida del agente, conectando agentes vía canales y ejecutando simulaciones en modo sin interfaz gráfica o integrándose con herramientas de visualización.

La Simulación Multi Agente ofrece una API flexible para definir clases de Agentes con sensores, actuadores y lógica de decisión personalizables. Los usuarios configuran entornos con obstáculos, recursos y protocolos de comunicación, y luego ejecutan bucles de simulación basados en pasos o en tiempo real. La integración incorporada de registro, programación de eventos y Matplotlib ayuda a seguir los estados de los agentes y a visualizar los resultados. El diseño modular permite extender fácilmente con nuevos comportamientos, entornos y optimizaciones de rendimiento, haciéndola ideal para investigación académica, propósitos educativos y prototipado de escenarios multiagente.

Multi-Agents proporciona un entorno estructurado donde diferentes agentes de IA—como planificadores, ejecutores y críticos—colaboran para resolver tareas de múltiples pasos. El agente planificador descompone metas de alto nivel en sub tareas, el agente ejecutor interactúa con APIs o herramientas externas para realizar cada paso, y el agente crítico revisa los resultados para asegurar precisión y coherencia. Módulos de memoria permiten a los agentes almacenar contexto entre interacciones, mientras que un sistema de mensajería asegura una comunicación fluida. El marco es extensible, permitiendo a los usuarios agregar roles personalizados, integrar herramientas propietarias o cambiar los backends LLM para casos de uso especializados.

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.

Crewai proporciona una biblioteca en Python para diseñar y ejecutar sistemas con múltiples agentes de IA. Los usuarios pueden definir agentes individuales con roles especializados, configurar canales de mensajería para comunicación entre agentes e implementar planificadores dinámicos para asignar tareas en función del contexto en tiempo real. Su arquitectura modular permite integrar diferentes LLM o modelos personalizados para cada agente. Herramientas integradas de registro y monitoreo rastrean conversaciones y decisiones, permitiendo una depuración y mejora iterativa del comportamiento de los agentes.

El marco de IA multi-agente proporciona una solución de extremo a extremo para orquestar múltiples agentes autónomos en entornos en la nube. Aprovecha la base de datos sin servidor compatible con Postgres de Neon para almacenar el historial de conversaciones y el estado del agente, Azure Functions para ejecutar la lógica del agente a escala, y APIs de OpenAI para potenciar la comprensión y generación del lenguaje natural. Los colas de mensajes integradas y los comportamientos basados en roles permiten a los agentes colaborar en tareas como investigación, programación, soporte al cliente y análisis de datos. Los desarrolladores pueden personalizar las políticas del agente, las reglas de memoria y los flujos de trabajo para adaptarse a diversos requisitos comerciales.

JADE es un marco de trabajo de agentes basado en Java que permite a los desarrolladores crear, desplegar y gestionar múltiples agentes de software autónomos en entornos distribuidos. Cada agente se ejecuta dentro de un contenedor, se comunica mediante un Lenguaje de Comunicación de Agentes (ACL) compatible con FIPA y puede registrar servicios en un Facilitador de Directorios para su descubrimiento. Los agentes ejecutan comportamientos predefinidos o tareas dinámicas y pueden migrar entre contenedores usando Invocación Remota de Métodos (RMI). JADE soporta definiciones de ontologías para contenido de mensajes estructurados y proporciona herramientas gráficas para monitorear estados de agentes y el intercambio de mensajes. Su arquitectura modular permite la integración con servicios externos, bases de datos y APIs REST, haciéndolo adecuado para desarrollar simulaciones, orquestaciones IoT, sistemas de negociación y más. Su extensibilidad y cumplimiento con estándares de la industria facilitan la implementación de sistemas multiagente complejos.

Multiagent_system ofrece un kit completo para la construcción y gestión de entornos multiagente. Los usuarios pueden definir escenarios de simulación personalizados, especificar comportamientos de agentes y aprovechar algoritmos pre-implementados como DQN, PPO y MADDPG. El marco soporta entrenamientos sincrónicos y asincrónicos, permitiendo que los agentes interactúen en paralelo o en configuraciones por turnos. Los módulos de comunicación integrados facilitan el paso de mensajes entre agentes para estrategias cooperativas. La configuración de experimentos se agiliza mediante archivos YAML y los resultados se registran automáticamente en CSV o TensorBoard. Los scripts de visualización ayudan a interpretar trayectorias de agentes, evolución de recompensas y patrones de comunicación. Diseñado para flujos de trabajo de investigación y producción, Multiagent_system escala de manera transparente desde prototipos en una sola máquina hasta entrenamiento distribuido en clústeres GPU.

MultiAgentPuzzleSolver proporciona un entorno modular donde agentes de IA independientes trabajan juntos para resolver rompecabezas como fichas deslizantes, Cubo de Rubik y cuadrículas lógicas. Los agentes comparten información de estado, negocian asignaciones de subtareas y aplican diversas heurísticas para explorar el espacio de soluciones más eficazmente que los enfoques de un solo agente. Los desarrolladores pueden integrar nuevos comportamientos de agentes, personalizar protocolos de comunicación y añadir definiciones de rompecabezas. El marco incluye herramientas para visualización en tiempo real, recopilación de métricas de rendimiento y automatización de experimentos. Es compatible con Python 3.8+, bibliotecas estándar y conjuntos de herramientas ML populares para una integración fluida en proyectos de investigación.

OpenAI Agent Swarm es una arquitectura modular diseñada para facilitar la coordinación de múltiples agentes impulsados por GPT en diversas tareas. Cada agente opera de manera independiente con instrucciones y roles personalizables, mientras que el núcleo Swarm gestiona el ciclo de vida de los agentes, la transmisión de mensajes y la programación de tareas. La plataforma incluye herramientas para definir flujos de trabajo complejos, monitorear en tiempo real las interacciones de los agentes y agregar resultados en salidas coherentes. Al distribuir cargas de trabajo entre agentes especializados, los usuarios pueden abordar escenarios complejos de resolución de problemas, desde generación de contenido y análisis de investigación hasta depuración automatizada y resumen de datos. OpenAI Agent Swarm se integra perfectamente con la API de OpenAI, permitiendo a los desarrolladores desplegar sistemas multi-agente rápidamente sin construir infraestructura de orquestación desde cero.

VacuumWorld es una plataforma de simulación de código abierto diseñada para facilitar el desarrollo y la evaluación de algoritmos de aprendizaje por refuerzo multiagente. Proporciona entornos basados en cuadrícula donde agentes virtuales de aspiradoras operan para detectar y eliminar manchas de suciedad en diseños personalizables. Los usuarios pueden ajustar parámetros como tamaño de cuadrícula, distribución de suciedad, ruido estocástico en movimiento y estructuras de recompensa para modelar diferentes escenarios. El marco incluye soporte integrado para protocolos de comunicación entre agentes, paneles de visualización en tiempo real y utilidades de registro para el seguimiento del rendimiento. Con API de Python simples, investigadores pueden integrar rápidamente sus algoritmos RL, comparar estrategias cooperativas o competitivas y realizar experimentos reproducibles, haciendo que VacuumWorld sea ideal para investigación académica y docencia.

MultiAgentModel proporciona una API unificada para definir entornos personalizados y clases de agentes para escenarios multiagentes. Los desarrolladores pueden especificar espacios de observación y acción, estructuras de recompensa y canales de comunicación. La compatibilidad con algoritmos RL populares como PPO, DQN y A2C permite entrenar con una configuración mínima. Las herramientas de visualización en tiempo real ayudan a monitorear las interacciones de los agentes y las métricas de rendimiento. La arquitectura modular garantiza una fácil integración de nuevos algoritmos y módulos personalizados. También incluye un sistema de configuración flexible para ajuste de hiperparámetros, utilidades de registro para seguimiento de experimentos y compatibilidad con entornos OpenAI Gym para portabilidad sin problemas. Los usuarios pueden colaborar en entornos compartidos y reproducir sesiones registradas para análisis.

Este repositorio agrupa una colección completa de componentes de sistemas multiagente y técnicas de coordinación AI distribuida. Proporciona implementaciones de algoritmos de consenso, protocolos de negociación Contract-Net, asignación de tareas basada en subastas, estrategias de formación de coaliciones y marcos de comunicación entre agentes. Los usuarios pueden aprovechar entornos de simulación integrados para modelar y probar comportamientos de agentes bajo diferentes topologías de red, escenarios de latencia y modos de falla. El diseño modular permite a desarrolladores e investigadores integrar, ampliar o personalizar módulos de coordinación para aplicaciones en enjambres de robots, colaboración entre dispositivos IoT, redes eléctricas inteligentes y sistemas de toma de decisiones distribuidos.

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.

DeepMind MAS Environment es una biblioteca en Python que proporciona una interfaz estandarizada para construir y simular tareas de aprendizaje por refuerzo multiagente. Permite a los usuarios configurar el número de agentes, definir los espacios de observación y acción, y personalizar las estructuras de recompensa. El marco soporta canales de comunicación entre agentes, registro de rendimiento y capacidades de renderizado. Los investigadores pueden integrar sin problemas DeepMind MAS Environment con bibliotecas RL populares como TensorFlow y PyTorch para evaluar nuevos algoritmos, probar protocolos de comunicación y analizar dominios de control discretos y continuos.

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.

La red Rivalz está diseñada para cerrar la brecha entre múltiples agentes de IA, permitiendo que compartan información y recursos. Este enfoque colaborativo mejora no solo el rendimiento de los agentes individuales, sino que también maximiza la eficiencia general de la IA. A través de intercambios de datos seguros, los agentes pueden aprender unos de otros, adaptarse más rápido a los cambios y proporcionar soluciones más sofisticadas a los usuarios. Con Rivalz, las organizaciones pueden desbloquear todo el potencial de su tecnología de IA, lo que lleva a una mejor toma de decisiones y a operaciones más fluidas.

Team Coordination es una biblioteca ligera de Python diseñada para simplificar la orquestación de múltiples agentes de IA que trabajan juntos en tareas complejas. Definiendo roles especializados como planificadores, ejecutores, evaluadores o comunicadores, los usuarios pueden descomponer un objetivo alto en subtareas manejables, delegarlas a agentes individuales y facilitar una comunicación estructurada. El marco maneja ejecución asíncrona, enrutamiento de protocolos y agregación de resultados, permitiendo la colaboración eficiente de equipos de agentes de IA. Su sistema de plugins soporta integración con LLMs populares, APIs y lógica personalizada, ideal para aplicaciones en servicio al cliente automatizado, investigación, IA en juegos y pipelines de procesamiento de datos. Con abstracciones claras y componentes extensibles, Team Coordination acelera el desarrollo de flujos de trabajo multi-agentes escalables.

A2A (Arquitectura de Agente a Agente) es un marco de código abierto de Google que permite el desarrollo y operación de agentes de IA distribuidos que trabajan juntos. Ofrece componentes modulares para definir roles de agentes, canales de comunicación y memoria compartida. Los desarrolladores pueden integrar diversos proveedores de LLM, personalizar comportamientos de agentes y orquestar flujos de trabajo de múltiples pasos. A2A incluye capacidades integradas de monitoreo, gestión de errores y repetición para rastrear las interacciones de los agentes. Al proporcionar un protocolo estandarizado para el descubrimiento de agentes, el paso de mensajes y la asignación de tareas, A2A simplifica patrones de coordinación complejos y mejora la fiabilidad al escalar aplicaciones basadas en agentes en diferentes entornos.

AgentCrew está diseñado para simplificar la creación y gestión de agentes de IA mediante la abstracción de funciones comunes como el ciclo de vida del agente, la persistencia de memoria, la programación de tareas y la comunicación entre agentes. Los desarrolladores pueden definir perfiles de agentes personalizados, especificar activadores y condiciones, e integrar proveedores principales de LLM como OpenAI y Anthropic. El marco proporciona SDK en Python, herramientas CLI, puntos finales REST y un panel web intuitivo para monitorizar el rendimiento del agente. Las funciones de automatización de flujo permiten a los agentes trabajar en paralelo o en secuencia, intercambiar mensajes y registrar interacciones para auditoría y re-entrenamiento. La arquitectura modular soporta extensiones mediante plugins, permitiendo a las organizaciones adaptar la plataforma a diversos casos de uso, desde bots de servicio al cliente hasta asistentes de investigación automatizada y pipelines de extracción de datos.