Agent2Agent proporciona una interfaz web unificada y API para definir, configurar y orquestar equipos de agentes de IA. Cada agente puede asignarse a roles únicos como investigador, analista o summarizer, y los agentes se comunican a través de canales integrados para compartir datos y delegar subtareas. La plataforma soporta llamadas a funciones, almacenamiento de memoria e integraciones webhook para servicios externos. Los administradores pueden monitorear el progreso del flujo de trabajo, inspeccionar logs de agentes y ajustar parámetros dinámicamente para una ejecución escalable, paralelizada y automatización avanzada de flujos de trabajo.

AgentInteraction es un marco de trabajo en Python orientado a desarrolladores diseñado para simular, coordinar y evaluar interacciones multi-agente que utilizan modelos de lenguaje extensos. Permite a los usuarios definir roles de agentes distintos, controlar el flujo de conversación mediante un gestor central y integrar cualquier proveedor de LLM a través de una API coherente. Con funciones como enrutamiento de mensajes, gestión de contexto y análisis de rendimiento, AgentInteraction simplifica la experimentación con arquitecturas de agentes colaborativos o competitivos, facilitando la creación de prototipos de escenarios de diálogo complejos y la medición de tasas de éxito.

AgentChat es una plataforma centrada en desarrolladores para construir conversaciones sofisticadas de IA multi-agente. Combina un backend en Python con FastAPI y una interfaz en React para permitir a los usuarios definir agentes de IA individuales con roles distintos — como extractor de datos, analista y resumer — que se comunican para completar tareas complejas de manera colaborativa. Aprovechando los modelos GPT de OpenAI, AgentChat proporciona almacenamiento de memoria mediante Redis y soporta integración con herramientas personalizadas para llamadas API, raspado web y consultas a bases de datos. La plataforma ofrece monitoreo en tiempo real, registros de rendimiento de los agentes y pipelines configurables. Con su arquitectura modular, los desarrolladores pueden ampliar las capacidades de los agentes agregando nuevas herramientas o ajustando prompts, habilitando flujos de trabajo automatizados, procesos de toma de decisiones y aplicaciones de descubrimiento de conocimientos a medida.