O UnitMesh Framework fornece um ambiente flexível e modular para definir, gerenciar e executar cadeias de agentes de IA. Permite integração transparente com OpenAI, Anthropic e modelos personalizados, suporta SDKs em Python e Node.js, e oferece armazenamento de memória integrado, conectores de ferramentas e arquitetura de plugins. Desenvolvedores podem orquestrar fluxos de trabalho paralelos ou sequenciais, acompanhar logs de execução e extender funcionalidades por meio de módulos personalizados. Seu design orientado a eventos garante alto desempenho e escalabilidade em implantações na nuvem e locais.

OpenMAS foi projetado para facilitar o desenvolvimento e avaliação de agentes de IA descentralizados e estratégias de coordenação multiagentes. Possui uma arquitetura modular que permite aos usuários definir comportamentos de agentes personalizados, modelos de ambientes dinâmicos e protocolos de mensagens entre agentes. A estrutura suporta simulação baseada em física, execução orientada a eventos e integração de plugins para algoritmos de IA. Os usuários podem configurar cenários via YAML ou Python, visualizar interações de agentes e coletar métricas de desempenho através de ferramentas analíticas integradas. OpenMAS otimiza a prototipagem em áreas de pesquisa como inteligência coletiva, robótica cooperativa e tomada de decisão distribuída.

AI-Agent-Solana é uma estrutura especializada que conecta a tomada de decisão orientada por IA à execução na blockchain. Aproveitando a rede de alta taxa de transferência do Solana, permite que desenvolvedores criem agentes inteligentes em TypeScript que acionam transações de contratos inteligentes de forma autônoma com base em dados em tempo real. O SDK inclui módulos para gerenciamento seguro de carteiras, recuperação de dados na cadeia, ouvintes de eventos para clusters do Solana e fluxos de trabalho personalizáveis que definem comportamentos de agentes. Independentemente do caso de uso — gerenciamento de liquidez automatizado, bots de minting de NFT ou agentes de votação de governança —, AI-Agent-Solana orquestra interações complexas na cadeia, garantindo manipulação segura de chaves e processamento eficiente de tarefas paralelas. Seu design modular e documentação extensa facilitam a extensão de funcionalidades ou integração com aplicativos descentralizados existentes.

Poke-Env foi projetado para simplificar a criação e avaliação de agentes de IA para batalhas no Pokémon Showdown, proporcionando uma interface Python abrangente. Ele gerencia a comunicação com o servidor do Pokémon Showdown, analisa os dados do estado do jogo e gerencia as ações turno a turno através de uma arquitetura baseada em eventos. Os usuários podem estender classes de jogadores base para implementar estratégias personalizadas usando aprendizagem por reforço ou algoritmos heurísticos. A estrutura oferece suporte integrado para simulações de batalha, confrontos paralelizados e registro detalhado de ações, recompensas e resultados para pesquisa reprodutível. Ao abstrair tarefas de rede e parsing de baixo nível, Poke-Env permite que pesquisadores e desenvolvedores de IA foquem no design de algoritmos, ajuste de desempenho e benchmarking comparativo de estratégias de batalha.

SonAgent é uma estrutura de código aberto extensível projetada para construir, organizar e executar agentes de IA em Python. Ele fornece módulos principais para armazenamento de memória, wrappers de ferramentas, lógica de planejamento e manipulação assíncrona de eventos. Os desenvolvedores podem registrar ferramentas personalizadas, integrar modelos de linguagem, gerenciar memória de longo prazo do agente e orquestrar múltiplos agentes para colaborar em tarefas complexas. O design modular do SonAgent acelera o desenvolvimento de bots conversacionais, automação de fluxos de trabalho e sistemas de agentes distribuídos.