El plugin GAMA Genstar añade capacidades de IA generativa a la plataforma GAMA proporcionando conectores a OpenAI, LLMs locales y endpoints de modelos personalizados. Los usuarios definen prompts y pipelines en GAML para generar decisiones de agentes, descripciones de entornos o parámetros de escenarios al vuelo. El plugin soporta llamadas API síncronas y asíncronas, almacenamiento en caché de respuestas y ajuste de parámetros. Facilita la integración de modelos de lenguaje natural en simulaciones a gran escala, reduciendo la escritura manual y fomentando comportamientos de agentes más ricos y adaptativos.

Multi-Agent Surveillance ofrece un marco de simulación flexible donde múltiples agentes IA actúan como depredadores o evasores en un mundo de cuadrícula discreto. Los usuarios pueden configurar parámetros del entorno como dimensiones de la cuadrícula, número de agentes, radios de detección y estructuras de recompensa. El repositorio incluye clases en Python para comportamiento de agentes, scripts de generación de escenarios, visualización incorporada mediante matplotlib y una integración fluida con bibliotecas populares de aprendizaje por refuerzo. Esto facilita la creación de referencias para la coordinación multi-agente, desarrollo de estrategias de vigilancia personalizadas y realización de experimentos reproducibles.

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.

Shepherding es un marco de simulación de código abierto diseñado para investigadores y desarrolladores de aprendizaje por refuerzo para estudiar e implementar tareas de pastoreo con múltiples agentes. Proporciona un entorno compatible con Gym donde los agentes pueden aprender a realizar comportamientos como rodear, recopilar y dispersar grupos objetivo en espacios continuos o discretos. El marco incluye funciones modulares de configuración de recompensas, parametrización del entorno y utilidades de registro para monitorear el rendimiento del entrenamiento. Los usuarios pueden definir obstáculos, poblaciones dinámicas de agentes y políticas personalizadas usando TensorFlow o PyTorch. Los scripts de visualización generan gráficos de trayectorias y grabaciones de videos de interacciones de agentes. La arquitectura modular de Shepherding permite una integración sin problemas con bibliotecas RL existentes, permitiendo experimentos reproducibles, benchmarking de estrategias de coordinación novedosas y desarrollo rápido de soluciones de pastoreo basadas en IA.

Simple-Agent es un marco de agentes IA de código abierto escrito en Python que utiliza la API de OpenAI para crear agentes conversacionales modulares. Permite a los desarrolladores definir funciones de herramientas que el agente puede invocar, mantener la memoria contextual entre interacciones y personalizar comportamientos del agente mediante módulos de habilidades. El marco gestiona el enrutamiento de solicitudes, la planificación de acciones y la ejecución de herramientas, para que puedas centrarte en la lógica específica de dominio. Con registro y manejo de errores integrados, Simple-Agent acelera el desarrollo de chatbots, asistentes automatizados y herramientas de soporte de decisiones impulsados por IA. Ofrece integración sencilla con API y fuentes de datos personalizadas, soporta llamadas asíncronas a herramientas y proporciona una interfaz de configuración simple. Úsalo para prototipar agentes de IA para soporte al cliente, análisis de datos, automatización y más. Su arquitectura modular facilita añadir nuevas capacidades sin alterar la lógica central. Respaldado por contribuciones comunitarias y documentación, Simple-Agent es ideal tanto para principiantes como para desarrolladores experimentados que buscan desplegar agentes inteligentes rápidamente.

El Swarm Simulator ofrece un entorno personalizable para experimentos multi-agentes en tiempo real. Los usuarios pueden ajustar parámetros clave — alineación, cohesión, separación — y observar la dinámica emergente en un lienzo visual. Cuenta con deslizadores de interfaz interactivos, ajuste dinámico del número de agentes y exportación de datos para análisis. Ideal para demostraciones educativas, prototipado de investigación o exploración aficionada de principios de inteligencia de enjambre.

SwarmFlow permite a los desarrolladores instanciar y coordinar una gran cantidad de agentes de IA usando flujos de trabajo configurables. Los agentes pueden intercambiar mensajes de forma asíncrona, delegar sub-tareas e integrar plugins personalizados para lógica específica del dominio. El framework gestiona la programación de tareas, agregación de resultados y gestión de errores, permitiendo a los usuarios centrarse en diseñar comportamientos y estrategias de colaboración de los agentes. La arquitectura modular de SwarmFlow simplifica la construcción de pipelines complejos para lluvia de ideas automatizada, procesamiento de datos y sistemas de apoyo a decisiones, facilitando el prototipado, escalado y monitoreo de aplicaciones multi-agente.

AgentSimulation es una biblioteca de Python de código abierto construida sobre Pygame para simular múltiples agentes autónomos en un entorno 2D. Permite a los usuarios configurar propiedades del agente, comportamientos de dirección (buscar, huir, deambular), detección de colisiones, búsqueda de rutas y reglas interactivas. Con renderizado en tiempo real y diseño modular, admite prototipado rápido, simulaciones educativas y pequeñas investigaciones en bioinspiración y comportamiento multiagente.

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.

Java Action Generic es una biblioteca ligera y modular que permite a los desarrolladores implementar comportamientos de agentes autónomos en Java mediante la definición de acciones genéricas. Las acciones son unidades de trabajo parametrizadas que los agentes pueden ejecutar, programar y combinar en tiempo de ejecución. El framework ofrece una interfaz de acción consistente que permite crear acciones personalizadas, gestionar los parámetros de las acciones e integrarse con la gestión del ciclo de vida de agentes de LightJason. Con soporte para ejecución basada en eventos y concurrencia, los agentes pueden realizar tareas como toma de decisiones dinámica, interacción con servicios externos y orquestación de comportamientos complejos. La biblioteca fomenta la reutilización y el diseño modular, siendo adecuada para investigación, simulaciones, IoT y aplicaciones de IA en juegos en cualquier plataforma compatible con JVM.

openai-agents-python es un paquete Python completo diseñado para ayudar a los desarrolladores a construir agentes IA totalmente autónomos. Ofrece abstracciones para la planificación del agente, integración de herramientas, estados de memoria y bucles de ejecución. Los usuarios pueden registrar herramientas personalizadas, especificar objetivos del agente y dejar que el marco coordine el razonamiento paso a paso. La biblioteca también incluye utilidades para probar y registrar acciones del agente, haciendo más fácil iterar sobre comportamientos y solucionar tareas complejas de múltiples pasos.

Kin Kernel es un marco liviano y de código abierto para construir trabajadores digitales impulsados por IA. Proporciona un sistema unificado para orquestar modelos de lenguaje grande, gestionar memoria contextual e integrar herramientas o APIs personalizadas. Con una arquitectura basada en eventos, Kin Kernel soporta ejecución asíncrona de tareas, seguimiento de sesiones y plugins extensibles. Los desarrolladores definen comportamientos de agentes, registran funciones externas y configuran rutas multi-LLM para automatizar flujos de trabajo que van desde extracción de datos hasta soporte al cliente. El marco también incluye registro y manejo de errores incorporados para facilitar el monitoreo y depuración. Diseñado para flexibilidad, Kin Kernel puede integrarse en servicios web, microservicios o aplicaciones Python independientes, permitiendo a las organizaciones desplegar agentes de IA robustos a gran escala.

NeuralABM es una biblioteca de código abierto en Python que aprovecha PyTorch para integrar redes neuronales en el modelado basado en agentes. Los usuarios pueden especificar arquitecturas de agentes como módulos neuronales, definir dinámicas del entorno y entrenar comportamientos de agentes mediante retropropagación en pasos de simulación. El framework soporta señales de recompensa personalizadas, aprendizaje por currículo y actualizaciones síncronas o asíncronas, permitiendo estudiar fenómenos emergentes. Con utilidades para registro, visualización y exportación de conjuntos de datos, investigadores y desarrolladores pueden analizar el rendimiento de los agentes, depurar modelos y iterar en el diseño de simulaciones. NeuralABM simplifica la combinación de aprendizaje por refuerzo con ABM para aplicaciones en ciencias sociales, economía, robótica y comportamientos de NPC en juegos impulsados por IA. Ofrece componentes modulares para personalizar entornos, soporta interacciones multi-agente y proporciona hooks para integrar conjuntos de datos externos o API en simulaciones del mundo real. El diseño abierto fomenta la reproducibilidad y colaboración mediante una configuración clara de experimentos y la integración con control de versiones.

Agentic-AI es un framework open-source de Python que simplifica la construcción de agentes autónomos que utilizan grandes modelos de lenguaje como GPT de OpenAI. Ofrece módulos centrales para planificación de tareas, persistencia de memoria e integración de herramientas, permitiendo a los agentes descomponer metas de alto nivel en pasos ejecutables. El framework soporta herramientas personalizadas basadas en plugins—APIs, scraping web, consultas a bases de datos—permitiendo que los agentes interactúen con sistemas externos. Cuenta con un motor de razonamiento en cadena que coordina planificación y ciclos de ejecución, recuperaciones de memoria contextuales y toma de decisiones dinámica. Los desarrolladores pueden configurar fácilmente el comportamiento del agente, monitorear los registros de acciones y ampliar la funcionalidad, logrando una automatización IA escalable y adaptable para diversas aplicaciones.

Blue Agent sirve como un conjunto completo de herramientas para construir agentes impulsados por IA en Node.js. Permite a los desarrolladores implementar el prompting en cadena para mejorar el razonamiento, integrar herramientas y API externas para funciones enriquecidas, y mantener la memoria de conversación para retención de contexto. El marco cuenta con un motor de planificación que secuencia tareas, un módulo de ejecución para realizar acciones y un registro integrado para rastrear decisiones del agente. Los desarrolladores pueden definir interfaces de herramientas personalizadas, orquestar flujos de trabajo de múltiples pasos y aprovechar llamadas a funciones para interactuar con servicios. La arquitectura modular de Blue Agent permite extensiones sin problemas con plugins y soporta herramientas de depuración para observar comportamientos del agente, haciendo que sea ideal para construir chatbots avanzados, asistentes autónomos y pipelines automatizados.