Multi-Agent-AI-Models-and-Path-Planning fornece um kit de ferramentas abrangente para desenvolver e testar sistemas multiagente combinados com métodos clássicos e modernos de planejamento de rotas. Inclui implementações de algoritmos como A*, Dijkstra, RRT e campos potenciais, além de modelos de comportamento de agentes personalizáveis. O framework apresenta módulos de simulação e visualização, permitindo criação de cenários, monitoramento em tempo real e análise de desempenho de forma integrada. Projetado para extensibilidade, os usuários podem incorporar novos algoritmos de planejamento ou modelos de decisão de agentes para avaliar navegação cooperativa e alocação de tarefas em ambientes complexos.

AI Context Optimization fornece um kit completo de ferramentas para engenheiros de prompt e desenvolvedores otimizarem janelas de contexto para IA generativa. Apoia-se na pontuação de relevância do contexto para identificar e reter informações críticas, executa resumos automáticos para condensar longos históricos e aplica gestão de limites de tokens para evitar exceder o limite de API. Pode ser integrado a chatbots, fluxos de trabalho de geração aumentada por recuperação e sistemas de memória. Parâmetros configuráveis permitem ajustar a agressividade da compressão e os limiares de relevância. Mantendo coerência semântica ao descartar ruído, melhora a qualidade da resposta, reduz custos operacionais e simplifica o engineering de prompts em diversos provedores de LLM.