MACL es un marco modular de Python diseñado para simplificar la creación y orquestación de múltiples agentes IA. Permite definir agentes individuales con habilidades personalizadas, configurar canales de comunicación y programar tareas en una red de agentes. Los agentes pueden intercambiar mensajes, negociar responsabilidades y adaptarse dinámicamente según datos compartidos. Con soporte integrado para LLMs populares y un sistema de plugins para extensibilidad, MACL habilita flujos de trabajo IA escalables y mantenibles en ámbitos como automatización de atención al cliente, pipelines de análisis de datos y entornos de simulación.

JADE es un marco de trabajo de agentes basado en Java que permite a los desarrolladores crear, desplegar y gestionar múltiples agentes de software autónomos en entornos distribuidos. Cada agente se ejecuta dentro de un contenedor, se comunica mediante un Lenguaje de Comunicación de Agentes (ACL) compatible con FIPA y puede registrar servicios en un Facilitador de Directorios para su descubrimiento. Los agentes ejecutan comportamientos predefinidos o tareas dinámicas y pueden migrar entre contenedores usando Invocación Remota de Métodos (RMI). JADE soporta definiciones de ontologías para contenido de mensajes estructurados y proporciona herramientas gráficas para monitorear estados de agentes y el intercambio de mensajes. Su arquitectura modular permite la integración con servicios externos, bases de datos y APIs REST, haciéndolo adecuado para desarrollar simulaciones, orquestaciones IoT, sistemas de negociación y más. Su extensibilidad y cumplimiento con estándares de la industria facilitan la implementación de sistemas multiagente complejos.