La orquestación de IA multi-agente permite que equipos de agentes de IA autónomos trabajen juntos en objetivos predefinidos o dinámicos. Cada agente puede configurarse con roles, capacidades y almacenes de memoria únicos, interactuando a través de un orquestador central. El marco se integra con proveedores de LLM (por ejemplo, OpenAI, Cohere), bases de datos vectoriales (por ejemplo, Pinecone, Weaviate) y herramientas definidas por el usuario. Soporta extender comportamientos de agentes, monitoreo en tiempo real y registro para auditorías y depuración. Ideal para flujos de trabajo complejos como respuestas a preguntas en múltiples pasos, pipelines de generación automática de contenido o sistemas de toma de decisiones distribuidos, acelera el desarrollo al abstraer la comunicación entre agentes y proporcionar una arquitectura plug-in para experimentación rápida y despliegue en producción.

CrewAI-Learning es una biblioteca de código abierto diseñada para agilizar proyectos de aprendizaje por refuerzo multiagente. Ofrece estructura de entornos, definiciones modulares de agentes, funciones de recompensa personalizables y un conjunto de algoritmos incorporados como DQN, PPO y A3C adaptados para tareas colaborativas. Los usuarios pueden definir escenarios, gestionar ciclos de entrenamiento, registrar métricas y visualizar resultados. El marco admite configuración dinámica de equipos de agentes y estrategias de compartición de recompensas, facilitando el prototipado, la evaluación y la optimización de soluciones de IA cooperativa en diversas áreas.