AgentSmith é uma estrutura modular de orquestração de agentes construída em Python que permite aos desenvolvedores definir, configurar e executar múltiplos agentes de IA de forma colaborativa. Cada agente pode ser atribuído a papéis especializados — como pesquisador, planejador, codificador ou revisor — e comunicar-se através de um barramento de mensagens interno. O AgentSmith suporta gerenciamento de memória através de armazéns vetoriais como FAISS ou Pinecone, decomposição de tarefas em subtarefas e supervisão automatizada para garantir a conclusão dos objetivos. Agentes e pipelines são configurados via arquivos YAML legíveis por humanos, e a estrutura integra-se perfeitamente com APIs OpenAI e LLMs personalizados. Inclui logging, monitoramento e tratamento de erros embutidos, sendo ideal para automatizar fluxos de trabalho de desenvolvimento de software, análise de dados e sistemas de suporte à decisão.

Este repositório agrega uma coleção abrangente de componentes de sistemas multiagentes e técnicas de coordenação de IA distribuída. Fornece implementações de algoritmos de consenso, protocolos de negociação de contrato, alocação de tarefas baseada em leilão, estratégias de formação de coalizões e frameworks de comunicação entre agentes. Os usuários podem aproveitar ambientes de simulação integrados para modelar e testar comportamentos de agentes em diferentes topologias de rede, cenários de latência e modos de falha. O design modular permite que desenvolvedores e pesquisadores integrem, estendam ou personalizem módulos de coordenação individuais para aplicações em enxames de robôs, colaboração de dispositivos IoT, redes inteligentes e sistemas de tomada de decisão distribuída.

DeepMind MAS Environment é uma biblioteca Python que fornece uma interface padronizada para construir e simular tarefas de aprendizado por reforço multiagente. Permite configurar o número de agentes, definir espaços de observação e ação, e personalizar estruturas de recompensa. A estrutura suporta canais de comunicação entre agentes, registro de desempenho e capacidades de renderização. Pesquisadores podem integrar facilmente o DeepMind MAS Environment com bibliotecas populares de RL, como TensorFlow e PyTorch, para avaliar novos algoritmos, testar protocolos de comunicação e analisar domínios de controle discretos e contínuos.

A IntelligentMASPlatform foi construída para acelerar o desenvolvimento e implantação de sistemas multiagente oferecendo uma arquitetura modular com camadas distintas para agentes, ambiente e serviços. Os agentes se comunicam usando mensagens ACL compatíveis com FIPA, possibilitando negociações e coordenação dinâmicas. A plataforma inclui um simulador de ambiente versátil que permite modelar cenários complexos, agendar tarefas de agentes e visualizar interações em tempo real através de um painel embutido. Para comportamentos avançados, integra módulos de aprendizado por reforço e suporta plugins de comportamento personalizados. Ferramentas de implantação permitem empacotar agentes em aplicativos autônomos ou redes distribuídas. Além disso, a API da plataforma facilita a integração com bancos de dados, dispositivos IoT ou serviços de IA de terceiros, tornando-a adequada para pesquisa, automação industrial e casos de uso em cidades inteligentes.

LiteMultiAgent oferece um SDK modular para construir e executar múltiplos agentes de IA em paralelo ou sequencialmente, cada um atribuído com papéis e responsabilidades únicos. Fornece armazenamento de memória pronto para uso, pipelines de mensagens, adaptadores de plugins e laços de execução para gerenciar comunicação complexa entre agentes. Os usuários podem personalizar comportamentos dos agentes, integrar ferramentas ou APIs externas e monitorar conversas via logs. O design leve e o gerenciamento de dependências tornam-no ideal para prototipagem rápida e implantação em produção de fluxos de trabalho colaborativos de IA.

mcp-agent-graph fornece uma camada de orquestração baseada em grafo para agentes de IA, permitindo que os desenvolvedores mapeiem fluxos de trabalho complexos de várias etapas como grafos direcionados. Cada nó do grafo corresponde a uma tarefa ou função de agente, capturando entradas, saídas e dependências. As arestas definem o fluxo de dados entre os agentes, garantindo a ordem correta de execução. O mecanismo suporta modos de execução sequencial e paralela, resolução automática de dependências e integração com funções Python personalizadas ou serviços externos. A visualização integrada permite aos usuários inspecionar a topologia do grafo e depurar fluxos de trabalho. Este framework agiliza o desenvolvimento de sistemas modulares e escaláveis de múltiplos agentes para processamento de dados, fluxos de trabalho de linguagem natural ou pipelines de modelos de IA combinados.

A Rede Rivalz foi projetada para fechar a lacuna entre múltiplos agentes de IA, permitindo que compartilhem informações e recursos. Essa abordagem colaborativa não apenas melhora o desempenho individual dos agentes, mas também maximiza a eficiência geral da IA. Por meio de trocas seguras de dados, os agentes podem aprender uns com os outros, se adaptar mais rapidamente às mudanças e oferecer soluções mais sofisticadas aos usuários. Com o Rivalz, as organizações podem desbloquear todo o potencial de sua tecnologia de IA, levando a uma melhor tomada de decisões e operações mais eficientes.

Team Coordination é uma biblioteca leve em Python projetada para simplificar a orquestração de múltiplos agentes de IA trabalhando juntos em tarefas complexas. Ao definir papéis especializados de agentes — como planejadores, executores, avaliadores ou comunicadores — os usuários podem decompor um objetivo de alto nível em subtarefas gerenciáveis, delegá-las a agentes individuais e facilitar a comunicação estruturada entre eles. A estrutura gerencia execução assíncrona, roteamento de protocolos e agregação de resultados, permitindo que equipes de agentes de IA colaborem de forma eficiente. Seu sistema de plugins suporta integração com modelos de linguagem grande (LLMs), APIs e lógica personalizada, tornando-se ideal para aplicações em atendimento ao cliente automatizado, pesquisa, IA de jogos e pipelines de processamento de dados. Com abstrações claras e componentes extensíveis, Team Coordination acelera o desenvolvimento de fluxos de trabalho escaláveis de múltiplos agentes.

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.

Os Agentes Econômicos Autônomos (AEA) da Fetch.ai são uma estrutura versátil que capacita desenvolvedores a projetar, implementar e orquestrar agentes de software autônomos capazes de interagir entre si, com ambientes externos e registros digitais. Utilizando uma arquitetura baseada em plugins, a AEA fornece módulos pré-construídos para protocolos de comunicação, APIs de livros-razão criptográficos, identidade descentralizada e habilidades de tomada de decisão personalizáveis. Os agentes podem descobrir e realizar transações em mercados descentralizados, executar comportamentos orientados a metas e se adaptar através de fluxos de dados em tempo real. A estrutura suporta ferramentas de simulação para testar e depurar cenários multi-agente, além de implantação em blockchains ao vivo ou redes peer-to-peer. Com interoperabilidade integrada e troca de mensagens entre agentes, a AEA simplifica o desenvolvimento de aplicações econômicas autônomas complexas, como comércio de energia, otimização da cadeia de suprimentos e coordenação inteligente de IoT.

A2A (Arquitetura de Agente para Agente) é uma estrutura de código aberto do Google que permite o desenvolvimento e operação de agentes de IA distribuídos que trabalham juntos. Oferece componentes modulares para definir papéis de agentes, canais de comunicação e memória compartilhada. Os desenvolvedores podem integrar diversos provedores de LLM, personalizar comportamentos de agentes e orquestrar fluxos de trabalho de múltiplas etapas. A2A inclui recursos integrados de monitoramento, gerenciamento de erros e capacidades de reprodução para rastrear interações de agentes. Ao fornecer um protocolo padronizado para descoberta de agentes, passagem de mensagens e alocação de tarefas, A2A simplifica padrões de coordenação complexa e aumenta a confiabilidade ao escalar aplicações baseadas em agentes em ambientes diversos.

AgentCrew foi projetado para simplificar a criação e gerenciamento de agentes de IA, abstraindo funcionalidades comuns como ciclo de vida do agente, persistência de memória, agendamento de tarefas e comunicação entre agentes. Desenvolvedores podem definir perfis personalizados de agentes, especificar gatilhos e condições, e integrar-se com provedores de LLMs como OpenAI e Anthropic. A estrutura fornece SDK em Python, ferramentas CLI, endpoints RESTful e um painel web intuitivo para monitorar o desempenho dos agentes. Recursos de automação de fluxo de trabalho permitem que os agentes trabalhem em paralelo ou sequencialmente, troquem mensagens e registrem interações para auditoria e requalificação. A arquitetura modular suporta extensões por plugins, permitindo às organizações adaptar a plataforma a diversos casos de uso, desde chatbots de atendimento ao cliente até assistentes de pesquisa automatizada e pipelines de extração de dados.

O repositório Agent Supervisor Demonstrates mostra como orquestrar vários agentes de IA autônomos em um fluxo de trabalho coordenado. Escrito em Python, define uma classe Supervisor para distribuir tarefas, monitorar o status dos agentes, lidar com falhas e agregar respostas. Você pode estender as classes base de agentes, conectar diferentes APIs de modelos e configurar políticas de agendamento. Ele registra atividades para auditoria, suporta execução paralela e oferece um design modular para fácil personalização e integração em sistemas maiores de IA.

O Sistema Multiagente de Recomendação de Shopping é uma estrutura orientada por IA construída sobre uma arquitetura multiagente para aprimorar experiências de compra em shoppings. Ele consiste em agentes de compradores que rastreiam as interações dos visitantes, agentes de preferência que analisam dados passados e em tempo real, e agentes de recomendação que geram sugestões personalizadas de produtos e promoções. Os agentes comunicam-se via protocolo de passagem de mensagens para atualizar modelos de usuário, coordenar insights entre agentes e ajustar recomendações dinamicamente. O sistema suporta integração com CMS e POS para feedback de inventário e vendas em tempo real. Seu design modular permite aos desenvolvedores personalizar comportamentos de agentes, integrar novas fontes de dados e implantar em várias plataformas. Ideal para grandes ambientes de varejo, melhora a satisfação do cliente e aumenta as vendas por meio de recomendações precisas e contextuais.

AI Agents com LangGraph aproveita uma representação gráfica para definir relacionamentos e comunicação entre agentes de IA autônomos. Cada nó representa um agente ou ferramenta, permitindo decomposição de tarefas, personalização de prompts e roteamento dinâmico de ações. A estrutura integra-se perfeitamente com LLMs populares e suporta funções de ferramenta personalizadas, armazenamentos de memória e registro para depuração. Desenvolvedores podem prototipar fluxos de trabalho complexos, automatizar processos de múltiplas etapas e experimentar interações colaborativas de agentes com apenas algumas linhas de código Python.

O CHAMP Multiagent AI fornece um ambiente unificado para definir, treinar e orquestrar agentes de IA especializados que colaboram em tarefas empresariais. Você pode criar agentes de processamento de dados, suporte à decisão, agendamento e monitoramento, conectando-os via fluxos de trabalho visuais ou APIs. Inclui recursos para gerenciamento de modelos, comunicação entre agentes, monitoramento de desempenho e integração com sistemas existentes, possibilitando automação escalável e orquestração inteligente de processos de negócios de ponta a ponta.

autogen_multiagent fornece uma maneira estruturada de instanciar, configurar e coordenar múltiplos agentes de IA em Python. Oferece criação dinâmica de agentes, canais de mensagens entre agentes, planejamento de tarefas, ciclos de execução e utilitários de monitoramento. Integrando-se perfeitamente com a API da OpenAI, permite atribuir papéis especializados—como planejador, executor, resumidor—a cada agente e orquestrar suas interações. Este framework é ideal para cenários que requerem fluxos de trabalho modulares e escaláveis de IA, como análise automatizada de documentos, orquestração de suporte ao cliente e geração de códigos em múltiplas etapas.

Swarms é uma estrutura focada no desenvolvedor que possibilita a criação, orquestração e execução de fluxos de trabalho de IA multiagente. Você define agentes com funções específicas, configura seu comportamento via prompts de LLMs e liga-os a ferramentas ou APIs externas. Swarms gerencia a comunicação entre agentes, o planejamento de tarefas e a persistência de memória. Sua arquitetura de plugins permite integrar módulos personalizados —como recuperadores, bancos de dados ou painéis de monitoramento—, enquanto os conectores integrados suportam provedores populares de LLM. Seja para análises de dados coordenadas, suporte automatizado ao cliente ou pipelines complexos de tomada de decisão, Swarms fornece os blocos de construção para implantar ecossistemas de agentes autônomos e escaláveis.

CAMEL-AI é uma estrutura baseada em Python que permite que desenvolvedores e pesquisadores construam, configurem e executem múltiplos agentes de IA autônomos alimentados por LLMs. Oferece suporte embutido para geração aumentada por recuperação (RAG), uso de ferramentas externas, comunicação entre agentes, gestão de memória e estado e agendamento. Com componentes modulares e fácil integração, equipes podem prototipar sistemas multi-agentes complexos, automatizar fluxos de trabalho e escalar experimentos com diferentes backends de LLM.

O repositório do Protocol Net Protocol oferece uma implementação completa em Java do protocolo de interação FIPA Contract Net. Desenvolvedores podem criar agentes gerentes e contratantes que trocam CFP (Solicitação de Propostas), propostas, aceitações e rejeições através de canais de comunicação de agentes. O código inclui módulos principais para divulgação de tarefas, coleta de lances, avaliação de propostas baseado em critérios personalizáveis, adjudicação de contratos e monitoramento do estado de execução. Pode ser integrado a grandes frameworks de múltiplos agentes ou usado como uma biblioteca autônoma para simulações de pesquisa, agendamento industrial ou coordenação robótica.