OpenMAS está diseñado para facilitar el desarrollo y evaluación de agentes de IA descentralizados y estrategias de coordinación multi-agentes. Presenta una arquitectura modular que permite a los usuarios definir comportamientos de agentes personalizados, modelos de entornos dinámicos y protocolos de mensajería entre agentes. El marco soporta simulación basada en física, ejecución basada en eventos e integración de plugins para algoritmos de IA. Los usuarios pueden configurar escenarios mediante YAML o Python, visualizar interacciones de agentes y recopilar métricas de rendimiento a través de herramientas de análisis integradas. OpenMAS agiliza la creación de prototipos en áreas como inteligencia en enjambre, robótica cooperativa y toma de decisiones distribuidas.

Autogen Studio Research es un prototipo de investigación alojado en GitHub para construir, visualizar y iterar aplicaciones de IA multi-agente. Incluye una interfaz web que permite arrastrar y soltar componentes de agentes, definir canales de comunicación y configurar pipelines de ejecución. En el fondo, utiliza un SDK Python para conectar con diversos backends LLM (OpenAI, Azure, modelos locales) y proporciona registros en tiempo real, métricas y herramientas de depuración. La plataforma está diseñada para prototipado rápido de sistemas de agentes colaborativos, flujos de decisiones y orquestación automatizada de tareas.