ASP-DALI fornece uma plataforma unificada para definir e executar agentes inteligentes baseados em lógica. Os desenvolvedores escrevem regras ASP para representar o conhecimento e os objetivos do agente, enquanto as construções DALI definem reações a eventos e execuções de ações. Em tempo de execução, um solucionador ASP calcula conjuntos de respostas que orientam as decisões do agente, permitindo que ele planeje, reaja a eventos recebidos e ajuste crenças dinamicamente. A estrutura suporta bases de conhecimento modulares, facilitando atualizações incrementais e uma separação clara entre regras declarativas e comportamentos reativos. ASP-DALI é implementado em Prolog com interfaces para solucionadores ASP populares, simplificando a integração e implantação em cenários de pesquisa e prototipagem.

Java Action Generic é uma biblioteca leve e modular que permite aos desenvolvedores implementar comportamentos de agentes autônomos em Java, definindo ações genéricas. As ações são unidades de trabalho parametrizadas que os agentes podem executar, agendar e compor em tempo de execução. O framework oferece uma interface de ação consistente, permitindo que os desenvolvedores criem ações personalizadas, gerenciem parâmetros de ação e integrem-se à gestão do ciclo de vida do agente LightJason. Com suporte para execução baseada em eventos e concorrência, os agentes podem realizar tarefas como tomada de decisão dinâmica, interação com serviços externos e orquestração de comportamentos complexos. A biblioteca promove reutilizabilidade e design modular, sendo adequada para pesquisas, simulações, IoT e aplicações de IA em jogos em qualquer plataforma suportada por JVM.

Alibaba Smart VSCode Extension é um plugin de código aberto para Visual Studio Code que transforma o IDE em um ambiente de agentes de IA interativos. Ao abstrair a comunicação com frameworks de bots como ChatGPT, oferece aos desenvolvedores um widget de chat, gatilhos personalizáveis e integrações de ações de código. Os usuários definem funções de agentes, etapas de pipeline e plugins através de um arquivo de configuração simples, enquanto a extensão gerencia sessões, solicitações de API e renderização de UI. Isso permite uma rápida prototipagem de recursos acionados por chat, geração de código instantânea e recuperação de conhecimento contextual de documentos internos, tudo dentro do VSCode. As equipes podem estender a extensão com conectores personalizados, gatilhos de eventos e middleware, tornando-a uma estrutura versátil para construir assistentes de IA diretamente no editor.

O AutonomousSphere fornece uma estrutura abrangente para desenvolver agentes autônomos de IA. Possui um assistente de criação de agentes intuitivo, ferramentas CLI e GUI para configuração de projetos, e um mecanismo de orquestração multi-agente que gerencia comunicação entre agentes e delegação de tarefas. Dashboards em tempo real exibem o status, logs e métricas de desempenho dos agentes, enquanto o agendamento de fluxos de trabalho automatiza tarefas recorrentes. Integrações com OpenAI, LLMs locais e APIs externas permitem que os agentes realizem operações complexas. Suporte a plugins, gatilhos baseados em eventos e depuração integrada facilitam o desenvolvimento. Ferramentas colaborativas permitem que equipes compartilhem definições de agentes e monitorem a execução, tornando o AutonomousSphere ideal para escalar automação de IA em diversos casos de uso.

O DevLooper foi projetado para simplificar o ciclo de vida de ponta a ponta dos projetos de agentes de IA. Com um único comando, você pode gerar código padrão para agentes específicos de tarefas e fluxos de trabalho passo a passo. Ele aproveita o ambiente de execução nativo na nuvem do Modal para executar agentes como funções escaláveis e sem estado, oferecendo modos de execução local e depuração para iteração rápida. O DevLooper gerencia fluxos de dados com estado, agendamento periódico e observabilidade integrada por padrão. Ao abstrair detalhes de infraestrutura, permite que as equipes se concentrem na lógica do agente, testes e otimização. A integração perfeita com bibliotecas Python existentes e o SDK do Modal garante implantações seguras e reprodutíveis em ambientes de desenvolvimento, staging e produção.