MGym é uma estrutura especializada para criar e gerenciar ambientes de aprendizado por reforço multiagente (MARL) em Python. Permite aos usuários definir cenários complexos com múltiplos agentes, cada um com espaços de observação e ação ajustáveis, funções de recompensa e regras de interação. MGym suporta modos de execução síncrona e assíncrona, oferecendo simulação de agentes em paralelo e por turnos. Com uma API similar à do Gym, MGym integra-se facilmente com bibliotecas populares de RL como Stable Baselines, RLlib e PyTorch. Inclui módulos utilitários para benchmarking de ambientes, visualização de resultados e análise de desempenho, facilitando a avaliação sistemática de algoritmos MARL. Sua arquitetura modular permite prototipagem rápida de tarefas cooperativas, competitivas ou de agentes mistos, capacitando pesquisadores e desenvolvedores a acelerarem experimentações e pesquisas em MARL.

Duet GPT é uma estrutura de código aberto baseada em Python para orquestrar conversas multi-agente entre dois modelos GPT. Você define papéis distintos para os agentes, personalizados com prompts de sistema, e a estrutura gerencia automaticamente a troca de turnos, envio de mensagens e histórico de conversas. Essa estrutura cooperativa acelera a resolução de tarefas complexas, permitindo raciocínio comparativo, ciclos de crítica e refinamento iterativo por meio de trocas de ida e volta. Sua integração perfeita com a API da OpenAI, configuração simples e registro embutido o tornam ideal para pesquisa, prototipagem e fluxos de trabalho de produção em assistência de codificação, suporte à decisão e ideação criativa. Os desenvolvedores podem estender as classes principais para integrar novos serviços LLM, ajustar a lógica do iterador e exportar transcrições em formatos JSON ou Markdown para análise posterior.

GenAI Job Agents é uma estrutura de código aberto baseada em Python projetada para simplificar a criação e gestão de agentes de trabalho com IA. Os desenvolvedores podem definir tipos de trabalho personalizados e comportamentos de agentes usando arquivos de configuração simples ou classes Python. O sistema se integra perfeitamente com OpenAI para raciocínio com LLM e LangChain para encadeamento de chamadas. Os trabalhos podem ser enfileirados, executados em paralelo e monitorados através de mecanismos embutidos de logs e tratamento de erros. Os agentes podem lidar com entradas dinâmicas, reiniciar falhas automaticamente e produzir resultados estruturados para processamento subsequente. Com uma arquitetura modular, plugins extensíveis e APIs claras, o GenAI Job Agents capacita equipes a automatizar tarefas repetitivas, orquestrar fluxos de trabalho complexos e escalar operações impulsionadas por IA em ambientes de produção.