AmongA y la investigación en sistemas IA multiagentes. A través de una API Python sencilla, los usuarios pueden instanciar cualquier número de agentes IA, cada uno equipado con personalidades, prompts y buffers de memoria personalizados. Los agentes participan en bucles de conversación configurables, admitiendo debates, lluvia de ideas, toma de decisiones o simulaciones de juegos. El marco se integra perfectamente con APIs LLM principales (por ejemplo, OpenAI, Anthropic), permitiendo interacción basada en mensajes y registro de transcripciones. Los desarrolladores pueden ampliar el comportamiento personalizando roles de agentes, controlando la lógica de turnos y conectando fuentes de datos externas. AmongAIs también provee utilidades para análisis de sentimientos, evaluación basada en puntuaciones y reproducción de sesiones. Ideal para equipos que exploran comunicación emergente, ideación colaborativa y pruebas de coordinación de trabajadores digitales en investigación y producción.

Agents-Deep-Research está diseñado para agilizar el desarrollo y la prueba de agentes IA autónomos ofreciendo una base de código modular y extensible. Cuenta con un motor de planificación de tareas que descompone objetivos definidos por el usuario en subtareas, un módulo de memoria a largo plazo que almacena y recupera contexto, y una capa de integración de herramientas que permite a los agentes interactuar con API externas y entornos simulados. El marco también proporciona scripts de evaluación y herramientas de benchmarking para medir el rendimiento de los agentes en diversos escenarios. Basado en Python y adaptable a diversos backends LLM, permite a investigadores y desarrolladores prototipar rápidamente nuevas arquitecturas de agentes, realizar experimentos reproducibles y comparar diferentes estrategias de planificación en condiciones controladas.

OpenSpiel es un marco de investigación que proporciona una amplia gama de entornos (desde juegos simples de matriz hasta juegos de tablero complejos como Ajedrez, Go y Póker) e implementa varios algoritmos de aprendizaje por refuerzo y búsqueda (por ejemplo, iteración de valores, métodos de gradiente de política, MCTS). Su núcleo modular en C++ y enlaces en Python permiten a los usuarios integrar algoritmos personalizados, definir nuevos juegos y comparar el rendimiento en benchmarks estándar. Diseñado para extensibilidad, soporta configuraciones de un solo agente y multi-agente, permitiendo estudiar escenarios cooperativos y competitivos. Los investigadores utilizan OpenSpiel para prototipar rápidamente algoritmos, realizar experimentos a gran escala y compartir código reproducible.