MultiAgentes offre une architecture modulaire pour définir des environnements et des agents, supportant des interactions multi-agent synchrones et asynchrones. Il comprend des classes de base pour les environnements et les agents, des scénarios prédéfinis pour des tâches coopératives et compétitives, des outils pour personnaliser les fonctions de récompense, et des API pour la communication entre agents et le partage d'observations. Les utilitaires de visualisation permettent une surveillance en temps réel des comportements des agents, tandis que les modules de journalisation enregistrent les métriques de performance pour analyse. Le framework s'intègre parfaitement avec les bibliothèques RL compatibles avec Gym, permettant aux utilisateurs d'entraîner des agents avec des algorithmes existants. MultiAgentes est conçu pour l'extensibilité, permettant aux développeurs d'ajouter de nouveaux modèles d'environnement, types d'agents et protocoles de communication adaptés à diverses applications de recherche et d'éducation.

Le Protocole de Réseau des Agents IA est conçu pour favoriser la communication et l'interaction entre différents agents IA, leur permettant d'échanger des données, d'exécuter des tâches en collaboration et de s'adapter aux besoins des utilisateurs en temps réel. Il renforce l'interopérabilité et l'efficacité, favorisant le partage dynamique des tâches et l'optimisation des ressources dans divers domaines tels que l'automatisation, le support client et l'analyse de données.