Agentic-Systems está diseñado para simplificar el desarrollo de aplicaciones de IA autónomas sofisticadas ofreciendo una arquitectura modular compuesta por componentes de agente, herramienta y memoria. Los desarrolladores pueden definir herramientas personalizadas que envuelven APIs externas o funciones internas, mientras que los módulos de memoria mantienen la información contextual a través de iteraciones de agentes. El motor de orquestación incorporado programa tareas, resuelve dependencias y gestiona interacciones multi-agente para flujos de trabajo colaborativos. Al desacoplar la lógica del agente de los detalles de ejecución, este marco facilita experimentos rápidos, escalabilidad sencilla y control granular del comportamiento del agente. Ya sea creando prototipos de asistentes de investigación, automatizando pipelines de datos o desplegando agentes de soporte de decisiones, Agentic-Systems ofrece las abstracciones y plantillas necesarias para acelerar el desarrollo de soluciones de IA de extremo a extremo.

Agentic Shared Memory proporciona una solución robusta para gestionar datos contextuales en entornos multiagente impulsados por IA. Aprovechando embeddings vectoriales y estructuras de datos eficientes, almacena observaciones, decisiones y transiciones de estado de los agentes, permitiendo una recuperación y actualización sin fisuras del contexto. Los agentes pueden consultar la memoria compartida para acceder a interacciones pasadas o conocimientos globales, fomentando un comportamiento coherente y la resolución colaborativa de problemas. La biblioteca soporta integración plug-and-play con frameworks de IA populares como LangChain o coordinadores de agentes personalizados, ofreciendo estrategias de retención personalizables, ventanas de contexto y funciones de búsqueda. Al abstraer la gestión de la memoria, los desarrolladores pueden centrarse en la lógica del agente y garantizar una gestión escalable y coherente de la memoria en implementaciones distribuidas o centralizadas. Esto mejora el rendimiento del sistema, reduce cálculos redundantes y aumenta la inteligencia de los agentes con el tiempo.

GenWorlds es un marco de desarrollo de IA diseñado para facilitar la creación de sistemas multiagente. Utilizando un marco de comunicación basado en eventos a través de websocket, permite a los desarrolladores configurar entornos interactivos donde los agentes autónomos pueden interactuar de forma asincrónica entre sí y con su entorno. Estos agentes colaboran, planifican acciones y ejecutan tareas complejas de manera colectiva, lo que hace de GenWorlds una plataforma robusta para crear ecosistemas de IA escalables y flexibles.

Multi-Agent-LLM está diseñado para facilitar la orquestación de múltiples agentes de IA impulsados por modelos de lenguaje grandes. Los usuarios pueden definir agentes individuales con personalidades únicas, almacenamiento de memoria e integración con herramientas o APIs externas. Un agente central, AgentManager, gestiona los bucles de comunicación, permitiendo a los agentes intercambiar mensajes en un entorno compartido y avanzar colaborativamente hacia objetivos complejos. El framework soporta cambiar proveedores de LLM (por ejemplo, OpenAI, Hugging Face), plantillas de prompts flexibles, historiales de conversación y contextos de herramientas paso a paso. Los desarrolladores se benefician de utilidades incorporadas para registros, manejo de errores y spawning dinámico de agentes, permitiendo automatizar flujos de trabajo multi-etapa, tareas de investigación y pipelines de toma de decisiones.