El Marco del Sistema Multiagente proporciona una estructura modular para construir y orquestar múltiples agentes IA dentro de aplicaciones Python. Incluye un gestor de agentes para lanzar y supervisar agentes, una infraestructura de comunicación que soporta protocolos varios (ej., paso de mensajes, difusión de eventos), y almacenes de memoria personalizables para la retención de conocimientos a largo plazo. Los desarrolladores pueden definir roles distintos para los agentes, asignar tareas especializadas y configurar estrategias cooperativas como construcción de consenso o votación. El framework se integra sin problemas con modelos IA externos y bases de datos de conocimiento, permitiendo que los agentes razonen, aprendan y se adapten. Ideal para simulaciones distribuidas, agrupaciones de agentes conversacionales y pipelines de decisiones automáticos, el sistema acelera la resolución de problemas complejos aprovechando la autonomía en paralelo.

TinyAgent proporciona un marco ligero para orquestar tareas complejas con modelos GPT de OpenAI. Los desarrolladores instalan mediante pip, configuran una clave API, definen herramientas o plugins, y utilizan un contexto en memoria para mantener conversaciones de múltiples pasos. TinyAgent soporta encadenar tareas, integrar APIs externas y persistir memorias de usuario o sistema. Su API simple en Python te permite prototipar flujos de trabajo de análisis de datos autónomos, chatbots de atención al cliente, asistentes de generación de código u otros casos que requieran un agente inteligente y con estado. La biblioteca permanece completamente de código abierto, extensible y multiplataforma.

Semantic Kernel Copilot Demo es una aplicación de referencia de extremo a extremo que ilustra cómo construir agentes de IA avanzados con el marco Semantic Kernel de Microsoft. La demo presenta encadenamiento de prompts para razonamiento de múltiples pasos, gestión de memoria para recordar el contexto a través de sesiones y una arquitectura de habilidades basada en plugins que permite la integración con APIs o servicios externos. Los desarrolladores pueden configurar conectores para Azure OpenAI o modelos de OpenAI, definir plantillas de prompts personalizadas y implementar habilidades específicas del dominio como acceso a calendarios, operaciones con archivos o recuperación de datos. El ejemplo muestra cómo orquestar estos componentes para crear un copiloto conversacional capaz de entender las intenciones del usuario, ejecutar tareas y mantener el contexto a lo largo del tiempo, fomentando el desarrollo rápido de asistentes IA personalizados.