A IntelligentMASPlatform foi construída para acelerar o desenvolvimento e implantação de sistemas multiagente oferecendo uma arquitetura modular com camadas distintas para agentes, ambiente e serviços. Os agentes se comunicam usando mensagens ACL compatíveis com FIPA, possibilitando negociações e coordenação dinâmicas. A plataforma inclui um simulador de ambiente versátil que permite modelar cenários complexos, agendar tarefas de agentes e visualizar interações em tempo real através de um painel embutido. Para comportamentos avançados, integra módulos de aprendizado por reforço e suporta plugins de comportamento personalizados. Ferramentas de implantação permitem empacotar agentes em aplicativos autônomos ou redes distribuídas. Além disso, a API da plataforma facilita a integração com bancos de dados, dispositivos IoT ou serviços de IA de terceiros, tornando-a adequada para pesquisa, automação industrial e casos de uso em cidades inteligentes.

FMAS (Sistema Multiagente Flexível) é uma biblioteca de código aberto em Python para construir, executar e visualizar simulações multiagente. Você pode definir agentes com lógica de decisão personalizada, configurar um modelo de ambiente, estabelecer canais de mensagens para comunicação e executar execuções de simulação escaláveis. O FMAS fornece hooks para monitorar o estado do agente, depurar interações e exportar resultados. Sua arquitetura modular suporta plugins para visualização, coleta de métricas e integração com fontes de dados externas, tornando-o ideal para pesquisa, educação e prototipagem de sistemas autônomos no mundo real.

GenerativeAgentsCN é uma adaptação de código aberto do framework Stanford Generative Agents, projetada para simular personas digitais realistas. Combinando grandes modelos de linguagem com um módulo de memória de longo prazo, rotinas de reflexão e lógica de planejador, orquestra agentes que percebem o contexto, recordam interações passadas e decidem autonomamente suas próximas ações. O kit fornece notebooks Jupyter prontos para uso, componentes Python modulares e documentação abrangente em chinês para orientar os usuários na configuração de ambientes, definição de características de agentes e personalização de parâmetros de memória. Use-o para explorar comportamentos de NPCs alimentados por IA, protótipos de bots de atendimento ao cliente ou pesquisa acadêmica sobre cognição de agentes. Com APIs flexíveis, desenvolvedores podem estender algoritmos de memória, integrar LLMs personalizados e visualizar interações de agentes em tempo real.