CryptoTrader Agents proporciona un conjunto completo de herramientas para diseñar, entrenar y desplegar estrategias de negociación con IA en mercados de criptomonedas. Incluye un entorno modular para ingestión de datos, ingeniería de características y funciones de recompensa personalizadas. Los usuarios pueden aprovechar algoritmos preconfigurados de aprendizaje por refuerzo o integrar sus propios modelos. La plataforma ofrece pruebas retrospectivas simuladas con datos históricos de precios, controles de gestión de riesgos y seguimiento de métricas detalladas. Cuando la estrategia esté lista, los agentes se pueden conectar a APIs de exchange en vivo para ejecución automática. Construido en Python, el marco es completamente extensible, permitiendo a los usuarios prototipar nuevas tácticas, ejecutar barridos de parámetros y monitorear el rendimiento en tiempo real.

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.

El proyecto Sistema Robótico Multi-Agente ofrece una plataforma modular basada en Python para desarrollar, simular y desplegar equipos robóticos cooperativos. En su núcleo, implementa estrategias de control descentralizado, permitiendo que los robots compartan información de estado y asignen tareas de forma colaborativa sin un coordinador central. El sistema incluye módulos integrados para planificación de rutas, evitación de colisiones, mapeo de entornos y programación dinámica de tareas. Los desarrolladores pueden integrar nuevos algoritmos extendiendo las interfaces proporcionadas, ajustar los protocolos de comunicación mediante archivos de configuración y visualizar las interacciones de los robots en entornos simulados. Compatible con ROS, soporta transiciones sin problemas desde la simulación hasta despliegues en hardware real. Este marco acelera la investigación al proporcionar componentes reutilizables para comportamiento en enjambre, exploración colaborativa y experimentos de automatización en almacenes.