PommerLearn permite que pesquisadores e desenvolvedores treinem bots de RL multiagentes no ambiente de jogo Pommerman. Inclui implementações prontas de algoritmos populares (PPO, DQN), arquivos de configuração flexíveis para hiperparâmetros, registro e visualização automáticos de métricas de treinamento, ponto de verificação de modelos e scripts de avaliação. Sua arquitetura modular facilita a extensão com novos algoritmos, customização de ambientes e integração com bibliotecas padrão de ML como PyTorch.

Venus é uma biblioteca open-source em Python que capacita desenvolvedores a projetar, configurar e executar agentes de IA inteligentes com facilidade. Oferece gerenciamento de conversas embutido, opções de armazenamento de memória persistente e um sistema de plugins flexível para integrar ferramentas externas e APIs. Os usuários podem definir fluxos de trabalho personalizados, encadear várias chamadas LLM e incorporar interfaces de chamada de funções para realizar tarefas como recuperação de dados, extração de web ou consultas a bancos de dados. Venus suporta execução síncrona e assíncrona, registro de logs, tratamento de erros e monitoramento de atividades do agente. Ao abstrair interações de API de baixo nível, o Venus permite prototipagem rápida e implantação de chatbots, assistentes virtuais e fluxos de trabalho automatizados, enquanto mantém controle total sobre o comportamento do agente e utilização de recursos.

Agentic AI Systems é um recurso centralizado no GitHub que lista e descreve uma ampla variedade de frameworks e ferramentas de IA de agente de código aberto. Organiza as entradas por capacidades, linguagens e ferramentas suportadas, oferecendo links diretos para o código fonte, documentação e exemplos de início rápido. Os desenvolvedores podem rapidamente identificar e comparar plataformas de agentes, explorar implementações de amostra e integrar frameworks selecionados em seus próprios projetos. O repositório é atualizado regularmente para incluir novos projetos, mudanças de versão e contribuições da comunidade, tornando-se um índice de referência para pesquisa e prototipagem de sistemas de IA autônomos.

O Agentic Solver fornece um kit de ferramentas abrangente para desenvolver agentes de IA autônomos que aproveitam grandes modelos de linguagem (LLMs) para resolver problemas do mundo real. Oferece componentes para decomposição de tarefas, planejamento, execução e avaliação de resultados, permitindo que os agentes dividam objetivos de alto nível em ações sequenciadas. Os usuários podem integrar APIs externas, funções personalizadas e armazenamentos de memória para expandir as capacidades do agente, enquanto mecanismos embutidos de registro e reintento garantem resiliência. Escrito em Python, o framework suporta pipelines modulares e templates de prompt flexíveis, facilitando experimentação rápida. Seja automatizando suporte ao cliente, análise de dados ou geração de conteúdo, o Agentic Solver simplifica todo o ciclo de vida, desde a configuração inicial e registro de ferramentas até monitoramento contínuo e otimização de desempenho.

AIGC Agents é uma estrutura modular de código aberto projetada para simplificar a criação e implantação de assistentes de viagem inteligentes. Oferece componentes pré-construídos para compreensão de linguagem natural, planejamento de itinerários, integração de busca por voos e hotéis, e orquestração multi-agentes. Os desenvolvedores podem personalizar prompts, definir interfaces de ferramentas e estender funcionalidades com novas APIs. A estrutura suporta pipelines baseados em Python, pontos finais RESTful, e implantação conteinerizada, sendo adequada para prototipagem e produção. Com tratamento de erros embutido, registro de logs e gerenciamento seguro de chaves API, o AIGC Agents acelera o desenvolvimento de aplicações de chat IA robustas e voltadas para viagens.

Autoware é uma plataforma de software de código aberto de ponta projetada para funções de veículos autônomos. Integra várias capacidades, como percepção, localização, planejamento e controle, atendendo às necessidades de desenvolvedores e pesquisadores. Com o Autoware, os usuários podem criar aplicações avançadas de condução autônoma, acessando uma ampla gama de ferramentas e módulos de software pré-configurados, facilitando testes e implementações rápidas em ambientes do mundo real.

BotPlayers é uma estrutura versátil de código aberto projetada para agilizar o desenvolvimento e a implantação de agentes de jogos baseados em IA. Possui uma camada de abstração de ambiente flexível que suporta captura de tela, APIs web ou interfaces de simulação personalizadas, permitindo que bots interajam com vários jogos. A estrutura inclui algoritmos de aprendizado por reforço embutidos, algoritmos genéticos e heurísticas baseadas em regras, além de ferramentas para registro de dados, checkpointing de modelos e visualização de desempenho. Seu sistema modular de plugins permite que desenvolvedores personalizem sensores, ações e políticas de IA em Python ou Java. BotPlayers também oferece configuração baseada em YAML para prototipagem rápida e pipelines automatizados para treinamento e avaliação. Com suporte multiplataforma no Windows, Linux e macOS, esta estrutura acelera experimentações e produção de agentes de jogos inteligentes.

OpenAgent oferece um framework completo para desenvolver agentes de IA autônomos que podem compreender tarefas, planejar ações múltiplas etapas e interagir com serviços externos. Ao se integrar com LLMs como OpenAI e Anthropic, possibilita raciocínio em linguagem natural e tomada de decisão. A plataforma apresenta um sistema de ferramentas pluggable para executar requisições HTTP, operações com arquivos e funções Python personalizadas. Módulos de gerenciamento de memória permitem que os agentes armazenem e recuperem informações contextuais ao longo das sessões. Desenvolvedores podem estender a funcionalidade via plugins, configurar a transmissão em tempo real de respostas e utilizar ferramentas integradas de registro e avaliação para monitorar o desempenho do agente. OpenAgent simplifica a orquestração de fluxos de trabalho complexos, acelera a prototipagem de assistentes inteligentes e garante uma arquitetura modular para aplicações de IA escaláveis.

Operit é uma estrutura abrangente de agentes de IA de código aberto, projetada para agilizar a criação de agentes autônomos para várias tarefas. Ao integrar-se com LLMs como GPT da OpenAI e modelos locais, permite raciocínio dinâmico em fluxos de trabalho de múltiplas etapas. Os usuários podem definir plugins personalizados para lidar com recuperação de dados, web scraping, consultas a bancos de dados ou execução de código, enquanto o Operit gerencia o contexto de sessão, memória e invocação de ferramentas. A estrutura oferece uma API clara para construir, testar e implantar agentes com estado persistente, pipelines configuráveis e mecanismos de tratamento de erros. Seja para desenvolver bots de suporte ao cliente, assistentes de pesquisa ou agentes de automação empresarial, a arquitetura extensível e as ferramentas robustas do Operit garantem prototipagem rápida e implantações escaláveis.

O Coaty é um kit de ferramentas de código aberto escrito em TypeScript para desenvolver aplicações de IoT colaborativas e descentralizadas usando agentes de software. Oferece um tempo de execução de contêiner que hospeda instâncias de agentes, um serviço de descoberta e registro para busca dinâmica de recursos, e camadas de comunicação pub/sub para distribuição de eventos. Adaptadores de armazenamento incorporados sincronizam estados entre dispositivos, enquanto um modelo de dados flexível permite estender e compartilhar objetos de domínio. O Coaty suporta múltiplos protocolos de transporte como MQTT e WebSocket, possibilitando interoperabilidade robusta e em tempo real entre ambientes de borda, nevoeiro e nuvem sem pontos únicos de falha.