A Acme é uma estrutura baseada em Python que simplifica o desenvolvimento e a avaliação de agentes de aprendizado por reforço. Oferece uma coleção de implementações de agentes pré-construídos (por exemplo, DQN, PPO, SAC), wrappers de ambientes, buffers de Replay e motores de execução distribuída. Pesquisadores podem combinar componentes para criar protótipos de novos algoritmos, monitorar métricas de treinamento com registro embutido e aproveitar pipelines distribuídos escaláveis para experimentos em grande escala. A Acme integra-se com TensorFlow e JAX, suporta ambientes personalizados via interfaces OpenAI Gym e inclui utilitários para checkpointing, avaliação e configuração de hiperparâmetros.

Agents with ADK é um framework Python de código aberto projetado para simplificar a criação de agentes inteligentes alimentados por grandes modelos de linguagem. Inclui modelos de agentes modulares, gerenciamento de memória embutido, interfaces de execução de ferramentas e recursos de coordenação de múltiplos agentes. Os desenvolvedores podem rapidamente inserir funções personalizadas ou APIs externas, configurar chains de planejamento e raciocínio, e monitorar interações dos agentes. O framework suporta integração com provedores populares de LLM e fornece funcionalidades de registro, lógica de reintento e extensibilidade para implantações em produção.

Flat AI é uma estrutura Python de dependência mínima da MindsDB projetada para incorporar rapidamente recursos de IA em produtos. Suporta chat, recuperação de documentos, QA, sumarização de texto e mais por meio de uma interface consistente. Os desenvolvedores podem conectar-se ao OpenAI, Hugging Face, Anthropic e outros LLMs, bem como a armazenamentos vetoriais populares, sem gerenciar infraestrutura. Flat AI gerencia templates de prompt, processamento em lote, cache, tratamento de erros, multi-inquilino e monitoramento prontamente, permitindo o descarregamento escalável, seguro de recursos de IA em aplicativos web, ferramentas analíticas e fluxos de automação.