GRASP oferece um pipeline estruturado para construir agentes de IA em ambientes TypeScript ou JavaScript. Em seu núcleo, os desenvolvedores definem agentes registrando um conjunto de ferramentas — funções ou conectores de API externa — e especificando modelos de prompts que guiam o comportamento do agente. Módulos de memória embutidos permitem que os agentes armazenem e recuperem informações contextuais, possibilitando conversas multifase com estado persistente. O componente de planejamento orquestra a seleção e execução de ferramentas com base na entrada do usuário, enquanto a camada de execução lida com chamadas de API e processamento de resultados. O sistema de plugins do GRASP suporta extensões personalizadas, permitindo funcionalidades como geração reforçada por recuperação (RAG), agendamento de tarefas e registro. Seu design modular permite que equipes escolham apenas os componentes necessários, facilitando a integração com sistemas e serviços existentes para chatbots, assistentes virtuais e fluxos de trabalho automatizados.

AgentReader é uma estrutura de agente de IA amigável para desenvolvedores que permite carregar e indexar várias fontes de dados, como PDFs, arquivos de texto, documentos markdown e páginas web. Ele se integra facilmente com principais provedores de LLM para habilitar sessões de chat interativas e perguntas e respostas sobre sua base de conhecimento. Os recursos incluem streaming em tempo real das respostas do modelo, pipelines de recuperação personalizáveis, raspagem de web via navegador headless e uma arquitetura de plugins para expandir as capacidades de ingestão e processamento.

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.