FMAS (Sistema Multiagente Flexível) é uma biblioteca de código aberto em Python para construir, executar e visualizar simulações multiagente. Você pode definir agentes com lógica de decisão personalizada, configurar um modelo de ambiente, estabelecer canais de mensagens para comunicação e executar execuções de simulação escaláveis. O FMAS fornece hooks para monitorar o estado do agente, depurar interações e exportar resultados. Sua arquitetura modular suporta plugins para visualização, coleta de métricas e integração com fontes de dados externas, tornando-o ideal para pesquisa, educação e prototipagem de sistemas autônomos no mundo real.

No seu núcleo, o LionAGI oferece uma arquitetura modular para definir e executar etapas de tarefas dependentes, dividindo problemas complexos em componentes lógicos que podem ser processados sequencial ou paralelamente. Cada etapa pode utilizar um prompt personalizado, armazenamento de memória e lógica de decisão para adaptar o comportamento com base nos resultados anteriores. Desenvolvedores podem integrar qualquer API LLM suportada ou modelo hospedado por si próprios, configurar espaços de observação e definir mapeamentos de ações para criar agentes que planejam, raciocinam e aprendem ao longo de múltiplos ciclos. Ferramentas integradas de registro, recuperação de erros e análise permitem monitoramento em tempo real e refinamento iterativo. Seja automatizando fluxos de trabalho de pesquisa, gerando relatórios ou orquestrando processos autônomos, o LionAGI acelera a entrega de agentes de IA inteligentes e adaptáveis com mínimo código boilerplate.

LinkAgent fornece um microkernel leve para construir agentes de IA com componentes plug-in. Os usuários podem registrar backends de modelos de linguagem, módulos de recuperação e APIs externas como ferramentas, e então montá-los em fluxos de trabalho usando planejadores e roteadores embutidos. LinkAgent suporta gerenciadores de memória para persistência de contexto, invocação dinâmica de ferramentas e lógica de decisão configurável para raciocínio complexo de múltiplos passos. Com pouco código, equipes podem automatizar tarefas como QA, extração de dados, orquestração de processos e geração de relatórios.

sma-begin configura uma base de código simplificada para criar agentes movidos por IA, abstractando componentes comuns como processamento de entrada, lógica de decisão e geração de saída. Em sua essência, implementa um ciclo de agente que consulta um LLM, interpreta a resposta e executa opcionalmente ferramentas integradas, como clientes HTTP, manipuladores de arquivos ou scripts personalizados. Módulos de memória permitem que o agente relembre interações ou contextos anteriores, enquanto o encadeamento de prompts suporta fluxos de trabalho de múltiplas etapas. O tratamento de erros captura falhas na API ou saídas inválidas de ferramentas. Os desenvolvedores apenas precisam definir os prompts, ferramentas e comportamentos desejados. Com boilerplate mínimo, sma-begin acelera a prototipagem de chatbots, scripts de automação ou assistentes específicos de domínio em qualquer plataforma compatível com Python.