O AI Agent Code Generator fornece uma interface de linha de comando para estruturar projetos Python para agentes de IA. Os usuários selecionam entre múltiplos modelos baseados em LangChain, configuram suas chaves API OpenAI e especificam ferramentas ou funções personalizadas. A ferramenta então gera códigos boilerplate, estrutura de projeto e scripts de exemplo para implantar agentes conversacionais, de recuperação de informações ou automação de tarefas. Os desenvolvedores podem estender o código gerado com plugins adicionais, modificar prompts e integrar novos conjuntos de ferramentas para comportamentos especializados do agente, acelerando protótipos e desenvolvimento de produção.

Cognita oferece uma arquitetura modular para construir aplicativos RAG: ingerir e indexar documentos, escolher entre OpenAI, TrueFoundry ou provedores de embeddings de terceiros, e configurar pipelines de recuperação via YAML ou Python DSL. Sua interface frontend integrada permite testar consultas, ajustar parâmetros de recuperação e visualizar similaridade vetorial. Após a validação, a Cognita fornece modelos de implantação para ambientes Kubernetes e serverless, permitindo escalar assistentes de IA baseados em conhecimento em produção com observabilidade e segurança.

JasonEnvironments oferece uma coleção de módulos de ambientes projetados especificamente para o sistema multi-agente Jason. Cada módulo expõe uma interface padronizada para que os agentes possam perceber, agir e interagir dentro de cenários diversos, como perseguição-evasão, busca por recursos e tarefas cooperativas. A biblioteca é fácil de integrar a projetos Jason existentes: basta incluir o JAR, configurar o ambiente desejado no arquivo de arquitetura do agente e iniciar a simulação. Desenvolvedores também podem estender ou personalizar parâmetros e regras para adaptar o ambiente às suas necessidades de pesquisa ou educação.