Este repositório oferece uma demonstração prática de comunicação bidirecional entre agentes baseados na estrutura JADE. Inclui exemplos de classes Java que mostram a configuração de agentes, criação de mensagens compatíveis com FIPA-ACL e manejo de comportamentos assíncronos. Os desenvolvedores podem estudar como o Agente A envia um REQUEST, o Agente B processa a solicitação e retorna uma mensagem INFORM. O código demonstra o registro de agentes no Facilitador de Diretórios, uso de comportamentos cíclicos e pontuais, aplicação de modelos de mensagens para filtragem e registro de sequência de conversas. É um ponto de partida ideal para prototipagem de fluxos de troca de agentes, protocolos personalizados ou integração de agentes JADE em sistemas maiores de IA distribuída.

Agents-Flex é um framework Java leve e elegante para aplicações de Modelos de Linguagem Grande (LLM). Ele permite que os desenvolvedores definam, analisem e executem métodos locais de forma eficiente. O framework suporta definições de funções locais, capacidades de parsing, callbacks através de LLMs e a execução de métodos que retornam resultados. Com um código mínimo, os desenvolvedores podem aproveitar o poder dos LLMs e integrar funcionalidades sofisticadas em suas aplicações.

Cyrano é uma estrutura de código aberto em Python e CLI para criar agentes de IA que orquestram grandes modelos de linguagem e ferramentas externas por meio de solicitações de linguagem natural. Os usuários podem definir ferramentas personalizadas (funções), configurar limites de memória e tokens, e lidar com callbacks. Cyrano lida com a análise de respostas JSON de LLMs e executa ferramentas especificadas em sequência. Enfatiza simplicidade, modularidade e zero dependências externas, permitindo que desenvolvedores possam prototipar chatbots, construir fluxos de trabalho automatizados e integrar capacidades de IA em aplicativos de forma rápida.

llama-cpp-agent é uma estrutura de código aberto em C++ para executar agentes de IA totalmente offline. Aproveita o motor de inferência llama.cpp para fornecer interações rápidas e de baixa latência e suporta um sistema modular de plugins, memória configurável e execução de tarefas. Desenvolvedores podem integrar ferramentas personalizadas, alternar entre diferentes modelos LLM locais e construir assistentes conversacionais focados em privacidade sem dependências externas.

multiagent-golang fornece uma abordagem estruturada para construir sistemas multiagentes em Go. Introduz uma abstração de Agente onde cada agente pode ser equipado com vários sensores para perceber seu ambiente e atuadores para agir. Os agentes executam de forma concorrente usando goroutines e comunicam-se por canais de mensagem dedicados. O framework também inclui uma camada de simulação de ambiente para lidar com eventos, gerenciar o ciclo de vida do agente e rastrear mudanças de estado. Desenvolvedores podem facilmente estender ou personalizar comportamentos de agentes, configurar parâmetros de simulação e integrar módulos adicionais para registro ou análise. Isso agiliza a criação de simulações escaláveis e concorrentes para pesquisa e prototipagem.

Pocket AI é um acelerador de IA portátil equipado com a GPU NVIDIA RTX A500. Ele é projetado para fornecer um equilíbrio perfeito entre potência e desempenho, tornando-o ideal para desenvolvedores de IA, cientistas de dados e entusiastas de tecnologia. Seu design compacto e leve garante fácil portabilidade, permitindo que os usuários levem poderosas capacidades de IA aonde quer que vão. Com conectividade perfeita via USB PD, o Pocket AI simplifica a execução de projetos de IA em movimento.