MARTI (Toolkit e Interfaz de Aprendizaje por Refuerzo Multiagente) es un marco orientado a la investigación que simplifica el desarrollo, evaluación y evaluación comparativa de algoritmos RL multiagente. Ofrece una arquitectura plug-and-play donde los usuarios pueden configurar entornos personalizados, políticas de agentes, estructuras de recompensas y protocolos de comunicación. MARTI se integra con bibliotecas de aprendizaje profundo populares, soporta aceleración GPU y entrenamiento distribuido, y genera registros y visualizaciones detalladas para análisis de rendimiento. El diseño modular del paquete permite la creación rápida de prototipos de enfoques novedosos y comparaciones sistemáticas con líneas base estándar, siendo ideal para investigaciones académicas y proyectos piloto en sistemas autónomos, robótica, IA de juegos y escenarios cooperativos multiagente.

MindForge es un marco de orquestación robusto diseñado para construir y desplegar agentes impulsados por IA con mínimo código boilerplate. Ofrece una arquitectura modular que incluye un planificador de tareas, motor de razonamiento, gestor de memoria y capa de ejecución de herramientas. Al aprovechar los LLMs, los agentes pueden analizar la entrada del usuario, formular planes y llamar a herramientas externas — como APIs de scraping web, bases de datos o scripts personalizados — para completar tareas complejas. Los componentes de memoria almacenan el contexto conversacional, permitiendo interacciones de múltiples turnos, mientras que el motor de decisiones selecciona dinámicamente acciones basándose en políticas definidas. Con soporte para plugins y pipelines personalizables, los desarrolladores pueden ampliar funcionalidades incluyendo herramientas personalizadas, integraciones de terceros y bases de conocimiento específicas. MindForge simplifica el desarrollo de agentes IA, facilitando prototipado rápido y despliegue escalable en ambientes de producción.