Este repositorio ofrece una demostración práctica de comunicación bidireccional entre agentes construidos sobre el framework JADE. Incluye clases Java de ejemplo que muestran configuración de agentes, creación de mensajes conformes a FIPA-ACL y manejo asincrónico de comportamientos. Los desarrolladores pueden observar cómo el Agente A envía una solicitud REQUEST, el Agente B procesa la petición y devuelve un mensaje INFORM. El código ilustra el registro de agentes con el Facilitador de Directorios, uso de comportamientos cíclicos y únicos, aplicación de plantillas de mensajes para filtrarlos y registro de secuencias de conversación. Es un punto de partida ideal para prototipar intercambios multi-agente, protocolos personalizados o integrar agentes JADE en sistemas de IA distribuidos más grandes.

Agents-Flex es un marco Java ligero y elegante para aplicaciones de Modelos de Lenguaje Grande (LLM). Permite a los desarrolladores definir, analizar y ejecutar métodos locales de manera eficiente. El marco admite definiciones de funciones locales, capacidades de análisis, callbacks a través de LLMs y la ejecución de métodos que devuelven resultados. Con código mínimo, los desarrolladores pueden aprovechar el poder de los LLMs e integrar funcionalidades sofisticadas en sus aplicaciones.

Cyrano es un marco y CLI de código abierto en Python para crear agentes AI que orquestan modelos de lenguaje amplios y herramientas externas mediante indicaciones en lenguaje natural. Los usuarios pueden definir herramientas personalizadas (funciones), configurar límites de memoria y tokens, y manejar callbacks. Cyrano se encarga de analizar respuestas JSON de los LLMs y ejecutar las herramientas especificadas en secuencia. Enfatiza simplicidad, modularidad y cero dependencias externas, permitiendo a los desarrolladores prototipar chatbots, construir flujos de trabajo automatizados e integrar capacidades AI rápidamente en las aplicaciones.

llama-cpp-agent es un framework de código abierto en C++ para ejecutar agentes de IA completamente offline. Aprovecha el motor de inferencia llama.cpp para proporcionar interacciones rápidas y de baja latencia, y soporta un sistema modular de plugins, memoria configurable y ejecución de tareas. Los desarrolladores pueden integrar herramientas personalizadas, cambiar entre diferentes modelos LLM locales y construir asistentes conversacionales centrados en la privacidad sin dependencias externas.

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.

Pocket AI es un acelerador de IA portátil equipado con la GPU NVIDIA RTX A500. Está diseñado para proporcionar un equilibrio perfecto entre potencia y rendimiento, lo que lo hace ideal para desarrolladores de IA, científicos de datos y entusiastas de la tecnología. Su diseño compacto y liviano garantiza una fácil portabilidad, permitiendo a los usuarios llevar potentes capacidades de IA donde quiera que vayan. Con conectividad fluida a través de USB PD, Pocket AI simplifica la ejecución de proyectos de IA en movimiento.