MARFT es un LLM basado en Python que permite experimentos reproducibles y prototipado rápido de sistemas de IA colaborativos.

MASlite ofrece una API sencilla para crear clases de agentes, registrar comportamientos y manejar la mensajería basada en eventos entre agentes. Incluye un planificador para gestionar tareas de agentes, modelado de entornos para simular interacciones y un sistema de plugins para extender las capacidades básicas. Los desarrolladores pueden prototipar rápidamente escenarios multiagente en Python definiendo métodos del ciclo de vida del agente, conectando agentes vía canales y ejecutando simulaciones en modo sin interfaz gráfica o integrándose con herramientas de visualización.

Multi-Agent-AI-Models-and-Path-Planning proporciona un conjunto completo de herramientas para desarrollar y probar sistemas multi-agente combinados con métodos clásicos y modernos de planificación de rutas. Incluye implementaciones de algoritmos como A*, Dijkstra, RRT y campos potenciales, junto con modelos de comportamiento de agentes personalizables. El marco cuenta con módulos de simulación y visualización, permitiendo crear escenarios de manera sencilla, monitoreo en tiempo real y análisis de rendimiento. Diseñado para la extensibilidad, los usuarios pueden agregar nuevos algoritmos de planificación o modelos de decisión de agentes para evaluar la navegación cooperativa y la asignación de tareas en entornos complejos.

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.

Evolving Agents ofrece un marco basado en programación genética para construir y evolucionar agentes de IA modulares. Los usuarios ensamblan arquitecturas de agentes de componentes intercambiables, configuran simulaciones de entornos y métricas de aptitud, y ejecutan ciclos evolutivos para generar automáticamente comportamientos mejorados. La biblioteca incluye herramientas para mutación, cruce, gestión de poblaciones y monitoreo de evolución, permitiendo a investigadores y desarrolladores prototipar, probar y perfeccionar agentes autónomos en diversos entornos simulados.

La plataforma IntelligentMASPlatform se construye para acelerar el desarrollo y despliegue de sistemas multi-agente ofreciendo una arquitectura modular con capas distintas para agentes, entornos y servicios. Los agentes se comunican usando mensajería ACL compatible con FIPA, lo que permite negociaciones y coordinación dinámica. La plataforma incluye un simulador de entornos versátil que permite modelar escenarios complejos, programar tareas de agentes y visualizar interacciones en tiempo real a través de un tablero integrado. Para comportamientos avanzados, integra módulos de aprendizaje por refuerzo y soporta plugins de comportamiento personalizados. Las herramientas de despliegue permiten empaquetar agentes en aplicaciones independientes o redes distribuidas. Además, la API de la plataforma facilita la integración con bases de datos, dispositivos IoT o servicios de IA de terceros, haciéndola adecuada para investigación, automatización industrial y casos de uso en ciudades inteligentes.

Aeiva es una plataforma centrada en desarrolladores que permite crear, desplegar y evaluar agentes AI autónomos en entornos de simulación flexibles. Cuenta con un motor basado en plugins para definir entornos, APIs sencillas para personalizar los ciclos de decisión de los agentes y métricas integradas para análisis de rendimiento. El framework soporta integración con OpenAI Gym, PyTorch y TensorFlow, además de una interfaz web en tiempo real para monitorear simulaciones en vivo. Las herramientas de benchmarking de Aeiva te permiten organizar torneos de agentes, registrar resultados y visualizar comportamientos para ajustar estrategias y acelerar la investigación en IA multiagente.

AgentVerse está diseñado para facilitar la creación de arquitecturas multi-agente ofreciendo un conjunto de módulos reutilizables y abstracciones. Los usuarios pueden definir clases de agentes únicas con lógica de decisión personalizada, establecer canales de comunicación para el paso de mensajes y simular condiciones ambientales. La plataforma soporta interacciones síncronas y asíncronas entre agentes, permitiendo flujos de trabajo complejos como negociaciones, delegación de tareas y resolución cooperativa de problemas. Con registro y monitoreo integrados, los desarrolladores pueden rastrear acciones de los agentes y evaluar métricas de rendimiento. AgentVerse también incluye plantillas para casos de uso comunes como exploración autónoma, simulaciones de comercio y generación de contenido colaborativo. Su diseño modular permite la integración fluida de modelos de aprendizaje automático externos, como modelos de lenguaje o algoritmos de aprendizaje por refuerzo, brindando flexibilidad para diversas aplicaciones impulsadas por IA.