Arenas foi projetada para agilizar o ciclo de desenvolvimento de agentes baseados em LLM. Os desenvolvedores podem definir personas de agentes, integrar APIs e ferramentas externas como plugins e compor fluxos de trabalho de múltiplas etapas usando uma DSL flexível. A estrutura gerencia a memória da conversa, tratamento de erros e logging, habilitando pipelines RAG robustos e colaboração multi-agente. Com uma interface de linha de comando e API REST, as equipes podem criar protótipos de agentes localmente e implantá-los como microsserviços ou aplicativos em containers. Arenas suporta provedores populares de LLM, oferece dashboards de monitoramento e inclui modelos pré-construídos para casos de uso comuns. Essa arquitetura flexível reduz código boilerplate e acelera o time-to-market de soluções de IA em domínios como engajamento do cliente, pesquisa e processamento de dados.

JaCaMo oferece um ambiente unificado para projetar e executar sistemas multiagente (MAS), integrando três componentes principais: a linguagem de programação de agentes Jason para agentes baseados em BDI, CArtAgO para modelagem de ambientes com artefatos, e Moise para definir estruturas organizacionais e papéis. Desenvolvedores podem escrever planos de agentes, definir artefatos com operações e organizar grupos de agentes sob frameworks normativos. A plataforma inclui ferramentas para simulação, depuração e visualização de interações MAS. Com suporte à execução distribuída, repositórios de artefatos e comunicação flexível, JaCaMo permite prototipagem rápida e pesquisa em áreas como inteligência de enxame, robótica colaborativa e tomada de decisões distribuídas. Seu design modular garante escalabilidade e extensibilidade em projetos acadêmicos e industriais.