Agentes em evolução fornece uma estrutura baseada em programação genética para construir e evoluir agentes de IA modulares. Os usuários montam arquiteturas de agentes a partir de componentes intercambiáveis, definem simulações de ambientes e métricas de aptidão, e então executam ciclos evolutivos para gerar automaticamente comportamentos de agentes aprimorados. A biblioteca inclui ferramentas para mutação, cruzamento, gerenciamento de população e monitoramento da evolução, permitindo que pesquisadores e desenvolvedores criem protótipos, testem e aprimorem agentes autônomos em ambientes simulados diversos.

Multi-Agente do Mercado de Ações é uma estrutura avançada de Python de código aberto, projetada para simplificar a negociação automatizada através de agentes de IA coordenados. Cada agente especializa-se em uma função específica: agentes de aquisição de dados buscam e limpam feeds de mercado em tempo real, agentes de geração de sinais aplicam modelos de aprendizado de máquina para insights preditivos, agentes de backtest avaliam estratégias em conjuntos de dados históricos, agentes de gerenciamento de portfólios otimizam a alocação de ativos, agentes de execução se conectam às APIs de corretoras para realizar ordens e agentes de gerenciamento de risco aplicam salvaguardas. A arquitetura orientada a configurações permite módulos plug-and-play, suportando personalização de algoritmos, fontes de dados e parâmetros de risco. Adequado para pesquisa, negociação ao vivo e desenvolvimento, acelera a implementação de estratégias quantitativas e a escalabilidade operacional.