LLM-Blender-Agent permite a los desarrolladores construir sistemas de IA modulares y multi-agente encapsulando LLM en agentes colaborativos. Cada agente puede acceder a herramientas como ejecución de Python, scraping web, bases de datos SQL y APIs externas. El framework gestiona la memoria de la conversación, razonamiento paso a paso y orquestación de herramientas, habilitando tareas como generación de informes, análisis de datos, investigación automatizada y automatización de flujos de trabajo. Basado en LangChain, es ligero, extensible y compatible con GPT-3.5, GPT-4 y otros LLM.

DEf-MARL (Marco de ejecución descentralizada para aprendizaje por refuerzo multi-agente) proporciona una infraestructura robusta para ejecutar y entrenar agentes cooperativos sin controladores centralizados. Utiliza protocolos de comunicación peer-to-peer para compartir políticas y observaciones entre agentes, permitiendo una coordinación mediante interacciones locales. El framework se integra perfectamente con toolkits RL comunes como PyTorch y TensorFlow, ofreciendo wrappers configurables, recopilación distribuida de rollout y módulos de sincronización de gradientes. Los usuarios pueden definir espacios de observación, funciones de recompensa y topologías de comunicación específicas para cada agente. DEf-MARL soporta adición y eliminación dinámica de agentes en tiempo de ejecución, ejecución tolerante a fallos mediante replicación del estado crítico en nodos, y planificación de comunicación adaptativa para equilibrar exploración y explotación. Acelera el entrenamiento paralizando simulaciones de entornos y reduciendo los cuellos de botella centrales, siendo adecuado para investigación MARL a gran escala y simulaciones industriales.

multi_agent_celar está diseñado como una plataforma de IA modular que permite la comunicación mediante lenguaje emergente entre múltiples agentes inteligentes en entornos simulados. Los usuarios pueden definir comportamientos de agentes a través de archivos de política, configurar parámetros del entorno, y lanzar sesiones de entrenamiento coordinadas donde los agentes evolucionan sus propios protocolos de comunicación para resolver tareas cooperativas. El marco incluye scripts de evaluación, herramientas de visualización y soporte para experimentos escalables, siendo ideal para investigación en colaboración multi-agente, lenguaje emergente y procesos de toma de decisiones.