Multi-Agent System proporciona un conjunto de herramientas ligero pero potente para diseñar y ejecutar simulaciones multi-agente. Los usuarios pueden crear clases de agentes personalizadas para encapsular la lógica de decisión, definir objetos Environment para representar estados y reglas del mundo, y configurar un motor de simulación para coordinar las interacciones. El marco soporta componentes modulares para registro, recopilación de métricas y visualización básica para analizar comportamientos de agentes en escenarios cooperativos o adversariales. Es adecuado para prototipado rápido de robótica en enjambre, asignación de recursos y experimentos de control descentralizado.

ChatStreamAiAgent proporciona a los desarrolladores un kit de herramientas ligero en Python para implementar agentes de chat con IA que transmiten tokens a medida que se generan. Soporta múltiples proveedores de LLM, métodos de devolución de llamadas asincrónicas y fácil integración en aplicaciones web o de consola. Con gestión integrada del contexto y plantillas de prompts, los equipos pueden prototipar rápidamente asistentes conversacionales, bots de soporte al cliente o tutoriales interactivos, entregando respuestas en tiempo real con baja latencia.