CityLearn fornece uma plataforma modular de simulação para pesquisa em gestão de energia usando aprendizado por reforço. Os usuários podem definir clusters de edifícios com múltiplas zonas, configurar sistemas HVAC, unidades de armazenamento e fontes renováveis, e treinar agentes de RL contra eventos de resposta à demanda. O ambiente expõe observações de estado como temperaturas, perfis de carga e preços de energia, enquanto ações controlam pontos de ajuste e despacho de armazenamento. Uma API de recompensa flexível permite métricas personalizadas — como economia de custos ou redução de emissões — e utilitários de registro suportam análise de desempenho. CityLearn é ideal para benchmarking, aprendizado em currículo e desenvolvimento de novas estratégias de controle em um ambiente de pesquisa reprodutível.

O Dynamic Multi-Agent RAG Pathway fornece uma arquitetura modular onde cada agente trata tarefas específicas — como recuperação de documentos, busca vetorial, sumarização de contextos ou geração — enquanto um orquestrador central roteia dinamicamente entradas e saídas entre eles. Os desenvolvedores podem definir agentes personalizados, montar pipelines por meio de arquivos de configuração simples e aproveitar suporte integrado para logs, monitoramento e plugins. Essa estrutura acelera o desenvolvimento de soluções baseadas em RAG complexas, permitindo decomposição adaptativa de tarefas e processamento paralelo para melhorar o rendimento e a precisão.

Eliza é uma estrutura de conversação leve, de código aberto, que simula um psicoterapeuta por meio de correspondência de padrões e templates roteirizados. Os desenvolvedores podem definir scripts personalizados, padrões e variáveis de memória para ajustar respostas e fluxos de conversa. Opera em qualquer navegador moderno ou ambiente webview, suporta múltiplas sessões e registra interações para análise. Sua arquitetura extensível permite a integração em páginas web, aplicativos móveis ou embalagens desktop, tornando-se uma ferramenta versátil para educação, pesquisa, desenvolvimento de protótipos e instalações interativas.

O simulador de dois agentes F1Tenth é uma estrutura de simulação especializada construída sobre ROS e Gazebo para emular dois veículos autônomos em escala 1/10 competindo ou cooperando em pistas personalizadas. Suporta física realista de modelos de pneus, emulação de sensores, detecção de colisões e registro de dados. Os usuários podem integrar seus próprios algoritmos de planejamento e controle, ajustar parâmetros dos agentes e executar cenários um contra um para avaliar desempenho, segurança e estratégias de coordenação em condições controladas.

Firebase GenKit é uma estrutura de desenvolvimento que simplifica a criação de recursos de IA generativa usando os serviços do Firebase. Inclui modelos de funções em nuvem para invocar LLMs, gatilhos do Firestore para registrar e gerenciar prompts/respostas, integração de autenticação e componentes de UI front-end para chat e geração de conteúdo. Projetado para escalabilidade sem servidor, o GenKit permite conectar seu provedor de LLM (por exemplo, OpenAI) e configurações do projeto Firebase, possibilitando fluxos de trabalho de IA de ponta a ponta sem gestão pesada de infraestrutura.

MultiAgentPuzzleSolver fornece um ambiente modular onde agentes de IA independentes trabalham juntos para resolver enigmas como encaixe de peças, Cubo de Rubik e grades lógicas. Os agentes compartilham informações de estado, negociam atribuições de subtarefas e aplicam heurísticas diversas para explorar o espaço de solução de forma mais eficaz do que abordagens de agente único. Os desenvolvedores podem integrar novos comportamentos de agentes, personalizar protocolos de comunicação e acrescentar definições de enigmas inovadoras. A estrutura inclui ferramentas para visualização em tempo real das interações dos agentes, coleta de métricas de desempenho e scripts de experimentos. Suporta Python 3.8+, bibliotecas padrão e kits de ferramentas ML populares para integração perfeita em projetos de pesquisa.

O PromptHub foi projetado para otimizar o processo de engenharia de prompts para modelos de IA. A plataforma oferece uma interface fácil de usar, robustas capacidades de versionamento e registro e uma API simples. Esta ferramenta abrangente ajuda as equipes a organizar, testar e refinar seus prompts de forma mais eficiente, permitindo iterações mais rápidas e melhores resultados. Ao eliminar a necessidade de soluções personalizadas, o PromptHub permite que os usuários se concentrem na criatividade e inovação, tornando-se uma ferramenta essencial para engenheiros de prompts, fundadores e qualquer pessoa envolvida no desenvolvimento de modelos de IA.

TinyAgent é um construtor de agentes de IA de baixo código que permite a qualquer pessoa projetar, testar e implantar agentes inteligentes. Defina prompts personalizados, integre APIs externas ou fontes de dados, e configure a memória do agente para manter o contexto. Uma vez configurados, os agentes podem ser utilizados via interface de chat na web, extensão Chrome ou código incorporado. Com análises e registros, você pode monitorar o desempenho e iterar rapidamente. TinyAgent simplifica tarefas repetitivas como geração de relatórios, triagem de e-mails e qualificação de leads, reduzindo trabalho manual e aumentando a produtividade da equipe.

MultiAgentModel fornece uma API unificada para definir ambientes personalizados e classes de agentes para cenários multiagentes. Os desenvolvedores podem especificar espaços de observação e ação, estruturas de recompensa e canais de comunicação. O suporte embutido para algoritmos populares de RL como PPO, DQN e A2C permite o treino com configurações mínimas. Ferramentas de visualização em tempo real ajudam a monitorar interações de agentes e métricas de desempenho. A arquitetura modular garante fácil integração de novos algoritmos e módulos personalizados. Inclui também um sistema de configuração flexível para ajuste de hiperparâmetros, utilitários de registro para rastreamento de experimentos e compatibilidade com ambientes OpenAI Gym para portabilidade sem esforço. Os usuários podem colaborar em ambientes compartilhados e reproduzir sessões gravadas para análise.

AgentSimJS foi projetado para simplificar a criação e execução de modelos baseados em agentes em grande escala em JavaScript. Com sua arquitetura modular, os desenvolvedores podem definir agentes com estados personalizados, sensores, funções de decisão e atuadores, integrando-os em ambientes dinâmicos parametrizados por variáveis globais. A estrutura orquestra simulações de passo de tempo discreto, gerencia mensagens baseadas em eventos entre agentes e registra dados de interação para análise. Módulos de visualização suportam renderização em tempo real usando HTML5 Canvas ou bibliotecas externas, enquanto plugins permitem a integração com ferramentas estatísticas. AgentSimJS roda tanto em navegadores modernos quanto no Node.js, tornando-se adequado para aplicações web interativas, pesquisa acadêmica, ferramentas educacionais e prototipagem rápida de inteligência de enxame, dinâmica de multidões ou experimentos de IA distribuída.

AI Receptionist é um aplicativo web baseado em Python e Flask que integra os modelos GPT da OpenAI e a API do Google Calendar para atuar como um agente virtual de recepção. Os visitantes interagem por meio de um widget de chat ou interface de voz, recebendo respostas instantâneas para perguntas frequentes, informações personalizadas sobre serviços e agendamento de reuniões sem problemas. O sistema registra detalhes dos visitantes, envia notificações por e-mail e mantém um histórico pesquisável de interações. Suporta configuração de roteiros de saudação personalizados, acompanhamento automático e respostas multilíngues, tornando-se uma solução adaptável para startups, clínicas, espaços de coworking e escritórios remotos que buscam automação de recepção moderna e escalável.

O ProficientAI Agent Framework é uma solução de ponta a ponta para projetar e implantar agentes de IA avançados. Permite aos usuários definir comportamentos personalizados de agentes por meio de definições modulares de ferramentas e especificações de funções, garantindo integração fácil com APIs e serviços externos. O subsistema de gerenciamento de memória fornece armazenamento de contexto de curto e longo prazo, possibilitando conversas coerentes de múltiplas rodadas. Desenvolvedores podem facilmente alternar entre diferentes modelos de linguagem ou combiná-los para tarefas especializadas. Ferramentas de monitoramento e registro integradas oferecem insights sobre o desempenho e as métricas de uso do agente. Seja criando bots de suporte ao cliente, assistentes de busca de conhecimento ou fluxos de automação de tarefas, o ProficientAI simplifica todo o processo, garantindo escalabilidade e confiabilidade.

A Estrutura de Simulação de Agentes LLM possibilita o design, execução e análise de ambientes simulados onde agentes autônomos interagem por meio de grandes modelos de linguagem. Os usuários podem registrar múltiplas instâncias de agentes, atribuir prompts e papéis personalizáveis, e especificar canais de comunicação como troca de mensagens ou estado compartilhado. A estrutura orquestra ciclos de simulação, coleta logs e calcula métricas como frequência de turnos, latência de resposta e taxas de sucesso. Suporta integração perfeita com OpenAI, Hugging Face e LLMs locais. Pesquisadores podem criar cenários complexos — negociação, alocação de recursos ou resolução colaborativa de problemas — para observar comportamentos emergentes. Uma arquitetura de plugins extensível permite adicionar novos comportamentos de agentes, restrições ambientais ou módulos de visualização, promovendo experimentos reproduzíveis.

SyntropAI é uma biblioteca Python voltada para desenvolvedores, projetada para simplificar a construção de agentes de IA autônomos. Ela fornece uma arquitetura modular com componentes principais para gerenciamento de memória, integração de ferramentas e API, abstração do backend LLM e um motor de planejamento que orquestra fluxos de trabalho de múltiplos passos. Os usuários podem definir ferramentas personalizadas, configurar memória persistente ou temporária e escolher entre provedores LLM suportados. SyntropAI também inclui hooks de registro e monitoramento para acompanhar as decisões do agente. Seus módulos de plug-and-play permitem às equipes iterar rapidamente nos comportamentos do agente, tornando-a ideal para chatbots, assistentes de conhecimento, bots de automação de tarefas e protótipos de pesquisa.

Adorable é uma estrutura de baixo código que capacita desenvolvedores e empresas a construir agentes de IA autônomos capazes de realizar navegação na web, extração de dados, chamadas de API e fluxos de trabalho agendados. Usuários definem objetivos, disparadores e ações via painel web ou SDK, testam e implantam na nuvem ou localmente. Adorable gerencia autenticação, tentativas de erro e registros, além de oferecer modelos para casos de uso comuns como scraping na web, alertas por e-mail e monitoramento de redes sociais. Seu painel fornece insights em tempo real e controles de escalabilidade, reduzindo o tempo de desenvolvimento e a sobrecarga operacional para tarefas de automação rotineiras.

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.

AI Agents for Rock Paper Scissors é um projeto de código aberto em Python que demonstra como construir, treinar e avaliar diferentes estratégias de IA — jogo aleatório, reconhecimento de padrões baseado em regras e aprendizado por reforço (Q-learning) — no clássico jogo Pedra-Papel-Tesoura. Oferece classes de agentes modulares, um executor de jogo configurável, registro de desempenho e utilitários de visualização. Os usuários podem facilmente trocar agentes, ajustar parâmetros de aprendizagem e explorar o comportamento da IA em cenários competitivos.

Blue Agent funciona como um kit de ferramentas abrangente para construir agentes movidos a IA no Node.js. Permite aos desenvolvedores implementar prompts de raciocínio em cadeia para melhorar o raciocínio, integrar ferramentas externas e APIs para funcionalidades enriquecidas e manter a memória de conversas para retenção de contexto. O framework apresenta um motor de planejamento que sequencia tarefas, um módulo de execução para realizar ações e registro embutido para rastrear decisões do agente. Os desenvolvedores podem definir interfaces de ferramentas personalizadas, orquestrar fluxos de trabalho de múltiplas etapas e utilizar chamadas de função para interagir com serviços. A arquitetura modular do Blue Agent permite extensões fluidas com plugins e suporta ferramentas de depuração para observar comportamentos do agente, tornando-o ideal para construir chatbots avançados, assistentes autônomos e pipelines automatizados.