Cloudflare Agents está diseñado para ayudar a los desarrolladores a construir, desplegar y gestionar agentes de IA autónomos en el borde de la red usando Cloudflare Workers. Aprovechando un SDK unificado, puedes definir comportamientos del agente, acciones personalizadas y flujos conversacionales en JavaScript o TypeScript. El marco se integra perfectamente con proveedores principales de LLM como OpenAI y Anthropic, y ofrece soporte integrado para solicitudes HTTP, variables de entorno y respuestas en streaming. Una vez configurados, los agentes pueden desplegarse globalmente en segundos, proporcionando interacciones de latencia ultrabaja a los usuarios finales. Cloudflare Agents también incluye herramientas para desarrollo local, pruebas y depuración, asegurando una experiencia de desarrollo fluida.

MAPF_G2RL es un marco de investigación de código abierto que conecta la teoría de grafos y el aprendizaje por refuerzo profundo para abordar el problema de búsqueda de caminos multi-agente (MAPF). Codifica nodos y aristas en representaciones vectoriales, define funciones de recompensa espacial y sensibles a colisiones, y soporta diversos algoritmos RL como DQN, PPO y A2C. El marco automatiza la creación de escenarios generando grafos aleatorios o importando mapas del mundo real, y organiza ciclos de entrenamiento que optimizan políticas para múltiples agentes simultáneamente. Tras el aprendizaje, los agentes son evaluados en entornos simulados para medir la optimalidad de caminos, el tiempo de Makespan y tasas de éxito. Su diseño modular permite a investigadores extender componentes básicos, integrar nuevas técnicas MARL y hacer benchmarking contra solucionadores clásicos.

Multi-Agent-Blueprint es una base de código open-source integral para construir y orquestar múltiples agentes impulsados por IA que colaboran para abordar tareas complejas. En su núcleo, ofrece un sistema modular para definir roles distintos de agentes —como investigadores, analistas y ejecutores— cada uno con almacenes de memoria dedicados y plantillas de solicitud. El marco se integra perfectamente con grandes modelos de lenguaje, APIs de conocimiento externas y herramientas personalizadas, permitiendo una delegación dinámica de tareas y bucles de retroalimentación iterativos entre agentes. También incluye registro y monitoreo integrados para rastrear interacciones y salidas de agentes. Con flujos de trabajo personalizables y componentes intercambiables, desarrolladores e investigadores pueden prototipar rápidamente pipelines multi-agente para aplicaciones como generación de contenido, análisis de datos, desarrollo de productos o soporte al cliente automatizado.

Skeernir es un marco de agentes AI de código abierto diseñado para acelerar el desarrollo de agentes maestro títere para automatización de juegos y orquestación de procesos. El proyecto incluye una plantilla base, APIs principales y módulos de ejemplo que muestran cómo conectar la lógica del agente con entornos objetivo, ya sea simulando jugabilidad o controlando tareas del sistema operativo. Su arquitectura extensible permite a los usuarios implementar estrategias de decisión personalizadas, integrar modelos de aprendizaje automático y gestionar el ciclo de vida del agente en Windows, Linux y macOS. Con soporte de registro y configuración integrado, Skeernir facilita las pruebas, depuración y despliegue de agentes AI autónomos.

Coffee-Shop-AI-Agents es un marco de código abierto para construir y desplegar agentes de IA especializados que automatizan funciones clave en cafeterías. Aprovechando LangChain y modelos de OpenAI, el proyecto proporciona agentes modulares, incluyendo un agente barista que maneja pedidos complejos, ofrece recomendaciones de personalización y gestiona la disponibilidad de ingredientes. El agente cajero procesa pagos, emite recibos digitales y rastrea métricas de ventas. Un agente gerente genera previsiones de inventario, sugiere programas de reabastecimiento y analiza datos de rendimiento. Con prompts y configuraciones de pipeline personalizables, los desarrolladores pueden adaptar rápidamente estos agentes a las políticas y menús específicos de la tienda. El repositorio incluye scripts de configuración, integraciones API y workflows de ejemplo para simular interacciones con clientes realistas y análisis operativos en un entorno amigable para desarrolladores.

Colosseum Agent Battles ofrece un SDK modular en Python para construir competencias de agentes IA en arenas personalizables. Los usuarios pueden definir entornos con terrenos, recursos y reglas específicos, e implementar estrategias de agentes mediante una interfaz estandarizada. El marco gestiona la programación de batallas, lógica de árbitros y registro en tiempo real de acciones y resultados. Incluye herramientas para realizar torneos, seguir estadísticas de victorias y derrotas, y visualizar el rendimiento de los agentes mediante gráficos. Los desarrolladores pueden integrar bibliotecas ML populares para entrenar agentes, exportar datos de batalla para análisis y extender módulos de árbitros para aplicar reglas personalizadas. Finalmente, facilita el benchmarking de estrategias IA en enfrentamientos directos. También soporta registros en formatos JSON y CSV para análisis posteriores.