Super-Agent-Party permite a los desarrolladores definir un objeto Party donde agentes IA individuales desempeñan roles distintos como planificación, investigación, redacción y revisión. Cada agente puede ser configurado con prompts personalizados, herramientas y parámetros de modelos. El framework gestiona el enrutamiento de mensajes y el contexto compartido, permitiendo la colaboración en tiempo real en tareas secundarias. Soporta integración de plugins para servicios de terceros, estrategias flexibles de orquestación y rutinas de manejo de errores. Con una API intuitiva, los usuarios pueden añadir o eliminar agentes dinámicamente, encadenar flujos de trabajo y visualizar las interacciones de los agentes. Basado en Node.js y compatible con principales proveedores de la nube, Super-Agent-Party agiliza el desarrollo de sistemas multi-agente escalables y mantenibles para automatización, generación de contenido, análisis de datos y más.

AgentSpeak es una implementación de código abierto en Java del lenguaje de programación AgentSpeak(L), diseñada para facilitar la creación y gestión de agentes autónomos BDI (Creencias-Deseos-Intenciones). Cuenta con un entorno de ejecución que analiza el código AgentSpeak(L), mantiene las bases de creencias de los agentes, dispara eventos y selecciona y ejecuta planes basados en las creencias y objetivos actuales. El intérprete soporta ejecución concurrente de agentes, actualizaciones dinámicas de planes y semánticas personalizables. Con una arquitectura modular, los programadores pueden extender componentes centrales como la selección de planes y la revisión de creencias. AgentSpeak permite a académicos e industriales prototipar, simular y desplegar agentes inteligentes en simulaciones, sistemas IoT y escenarios multi-agente.

multiagent-golang proporciona un enfoque estructurado para construir sistemas de múltiples agentes en Go. Introduce una abstracción de Agente donde cada agente puede estar equipado con diversos sensores para percibir su entorno y actuadores para tomar acciones. Los agentes funcionan concurrentemente usando goroutines y se comunican a través de canales de mensajes dedicados. El marco también incluye una capa de simulación del entorno para gestionar eventos, administrar el ciclo de vida del agente y rastrear cambios de estado. Los desarrolladores pueden ampliar o personalizar fácilmente los comportamientos de los agentes, configurar parámetros de simulación e integrar módulos adicionales para registro o análisis. Facilita la creación de simulaciones escalables y concurrentes para investigación y prototipado.

multiagent_envs ofrece un conjunto modular de entornos en Python diseñados para la investigación y desarrollo en aprendizaje por refuerzo multi-agente. Incluye escenarios como navegación cooperativa, depredador-presa, dilemas sociales y arenas competitivas. Cada entorno permite definir el número de agentes, características de observación, funciones de recompensa y dinámica de colisión. El framework se integra perfectamente con bibliotecas RL populares como Stable Baselines y RLlib, permitiendo bucles de entrenamiento vectorizados, ejecución paralela y registro sencillo. Los usuarios pueden extender escenarios existentes o crear otros nuevos mediante una API sencilla, acelerando la experimentación con algoritmos como MADDPG, QMIX y PPO en un entorno reproducible y consistente.

Pipe Pilot es una herramienta de código abierto que permite a los desarrolladores construir, visualizar y gestionar pipelines de IA en Python. Ofrece una API declarativa o configuración YAML para encadenar tareas como generación de texto, clasificación, enriquecimiento de datos y llamadas API REST. Los usuarios pueden implementar ramas condicionales, bucles, reintentos y manejadores de errores para crear flujos de trabajo resistentes. Pipe Pilot mantiene el contexto de ejecución, registra cada paso y admite modos de ejecución en paralelo o secuenciales. Se integra con los principales proveedores de LLM, funciones personalizadas y servicios externos, siendo ideal para automatizar informes, chatbots, procesamiento inteligente de datos y aplicaciones IA complejas en múltiples etapas.