LinkAgent proporciona un microkernel liviano para construir agentes de IA con componentes plug-in. Los usuarios pueden registrar backends de modelos de lenguaje, módulos de recuperación y APIs externas como herramientas, y luego ensamblarlos en flujos de trabajo utilizando planificadores y enrutadores integrados. LinkAgent soporta manejadores de memoria para persistencia de contexto, invocación dinámica de herramientas y lógica de decisiones configurable para razonamiento complejo de múltiples pasos. Con poco código, los equipos pueden automatizar tareas como QA, extracción de datos, orquestación de procesos y generación de informes.

Agenite es un framework de agentes IA centrado en Python, diseñado para agilizar la creación, orquestación y gestión de agentes autónomos. Ofrece componentes modulares como almacenes de memoria, planificadores de tareas y canales de comunicación basados en eventos, permitiendo a los desarrolladores construir agentes capaces de interacciones con estado, razonamiento en múltiples pasos y flujos de trabajo asíncronos. La plataforma proporciona adaptadores para conectar con APIs externas, bases de datos y colas de mensajes, mientras que su arquitectura plug-and-play soporta módulos personalizados para procesamiento de lenguaje natural, recuperación de datos y toma de decisiones. Con backends de almacenamiento integrados para Redis, SQL y cachés en memoria, Agenite garantiza un estado persistente del agente y permite despliegues escalables. También incluye una interfaz de línea de comandos y un servidor JSON-RPC para control remoto, facilitando la integración en pipelines CI/CD y paneles de monitoreo en tiempo real.

Agentic-Systems está diseñado para simplificar el desarrollo de aplicaciones de IA autónomas sofisticadas ofreciendo una arquitectura modular compuesta por componentes de agente, herramienta y memoria. Los desarrolladores pueden definir herramientas personalizadas que envuelven APIs externas o funciones internas, mientras que los módulos de memoria mantienen la información contextual a través de iteraciones de agentes. El motor de orquestación incorporado programa tareas, resuelve dependencias y gestiona interacciones multi-agente para flujos de trabajo colaborativos. Al desacoplar la lógica del agente de los detalles de ejecución, este marco facilita experimentos rápidos, escalabilidad sencilla y control granular del comportamiento del agente. Ya sea creando prototipos de asistentes de investigación, automatizando pipelines de datos o desplegando agentes de soporte de decisiones, Agentic-Systems ofrece las abstracciones y plantillas necesarias para acelerar el desarrollo de soluciones de IA de extremo a extremo.

AIPE centraliza la orquestación de agentes de IA con módulos plug-in para memoria, planificación, uso de herramientas y colaboración multiagente. Los desarrolladores pueden definir personalidades de agentes, incorporar contexto usando almacenes vectoriales e integrar APIs externas o bases de datos. El marco ofrece un panel web integrado y CLI para probar prompts, monitorear el estado del agente y encadenar tareas. AIPE soporta múltiples motores de almacenamiento, como Redis, SQLite y almacenes en memoria. Configuraciones de múltiples agentes permiten asignar roles especializados — extractor de datos, analista, resumidor — para abordar consultas complejas de forma colaborativa. Al abstraer la ingeniería de prompts, envoltorios API y manejo de errores, AIPE acelera el despliegue de asistentes impulsados por IA para QA de documentos, soporte al cliente y flujos de trabajo automatizados.

LightJason Benchmark ofrece un conjunto completo de escenarios predefinidos y personalizables para probar y evaluar aplicaciones multiagentes construidas con LightJason. Los usuarios pueden configurar conteos de agentes, patrones de comunicación y parámetros ambientales para simular cargas reales y evaluar el comportamiento del sistema. Las métricas incluyen tasa de transferencia de mensajes, tiempos de respuesta de agentes, consumo de CPU y memoria, registrando resultados en formatos CSV y gráficos. Su integración con JUnit permite una inclusión sencilla en pipelines automatizados, permitiendo pruebas de regresión y rendimiento como parte de los flujos CI/CD. Con configuraciones ajustables y plantillas de escenarios extensibles, el paquete ayuda a identificar cuellos de botella, validar la escalabilidad y guiar optimizaciones arquitectónicas para sistemas multiagentes de alto rendimiento y resilientes.

MARFT es un LLM basado en Python que permite experimentos reproducibles y prototipado rápido de sistemas de IA colaborativos.

Maxun.dev es un marco de trabajo de IA sin código o de bajo código que permite a desarrolladores y empresas crear agentes inteligentes adaptados a tareas específicas. Los usuarios pueden definir flujos de trabajo a través de una interfaz visual, integrar fuentes de datos y APIs externas, y configurar módulos de memoria para comprensión contextual. La plataforma soporta orquestación de múltiples agentes, monitoreo en tiempo real y análisis de rendimiento para optimizar comportamientos. Con herramientas integradas de colaboración, control de versiones y despliegue con un clic, Maxun.dev simplifica todo el ciclo de vida, desde prototipos hasta producción, acelerando la automatización basada en IA en soporte al cliente, gestión de documentos y procesos empresariales.

Multi-Agent Debate ofrece un conjunto completo de herramientas para orquestar debates interactivos entre agentes de IA. Los desarrolladores clonan el repositorio, instalan dependencias y definen roles como Pro, Contra y Moderador en un archivo de configuración. El marco utiliza APIs de OpenAI o LLM compatibles para generar rondas estructuradas: declaraciones de apertura, refutaciones y términos de cierre. Tras cada ronda, el agente Moderador sintetiza puntos clave y registra los registros. Los usuarios pueden ajustar la duración del debate, las personalidades de los agentes y las métricas de puntuación. El diseño modular permite integrar LLM personalizados, arquitecturas de plugins y herramientas de visualización para análisis. Esta configuración acelera la investigación en argumentación impulsada por IA, toma de decisiones colaborativa y generación automática de contenido basada en los resultados del debate.

MultiAgent-Systems-StarCraft2-PySC2-Raw ofrece un conjunto completo de herramientas para desarrollar, entrenar y evaluar múltiples agentes de IA en StarCraft II. Expone controles a bajo nivel para movimiento de unidades, objetivos y habilidades, permitiendo además una configuración flexible de recompensas y escenarios. Los usuarios pueden integrar fácilmente arquitecturas neuronales personalizadas, definir estrategias de coordinación en equipo y grabar métricas. Basado en PySC2, soporta entrenamiento paralelo, creación de puntos de control y visualización, siendo ideal para avanzar en la investigación en aprendizaje por refuerzo con múltiples agentes tanto cooperativos como adversarios.

OpenSpiel es un marco de investigación que proporciona una amplia gama de entornos (desde juegos simples de matriz hasta juegos de tablero complejos como Ajedrez, Go y Póker) e implementa varios algoritmos de aprendizaje por refuerzo y búsqueda (por ejemplo, iteración de valores, métodos de gradiente de política, MCTS). Su núcleo modular en C++ y enlaces en Python permiten a los usuarios integrar algoritmos personalizados, definir nuevos juegos y comparar el rendimiento en benchmarks estándar. Diseñado para extensibilidad, soporta configuraciones de un solo agente y multi-agente, permitiendo estudiar escenarios cooperativos y competitivos. Los investigadores utilizan OpenSpiel para prototipar rápidamente algoritmos, realizar experimentos a gran escala y compartir código reproducible.