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.

NPI.ai oferece uma plataforma abrangente onde os usuários podem projetar graficamente agentes de IA através de módulos de arrastar e soltar. Cada agente é composto por componentes como prompts de modelo de linguagem, chamadas de funções, lógica de decisão e vetores de memória. A plataforma suporta integração com APIs, bancos de dados e serviços de terceiros. Os agentes podem manter o contexto através de camadas de memória embutidas, permitindo envolver-se em conversas multi-turno, recuperar interações passadas e realizar raciocínio dinâmico. O NPI.ai inclui controle de versão, ambientes de teste e pipelines de implantação, facilitando iteração e lançamento de agentes em produção. Com logs e monitoramento em tempo real, as equipes ganham insights sobre o desempenho do agente e interações do usuário, facilitando melhorias contínuas e garantindo confiabilidade em escala.

sma-begin configura uma base de código simplificada para criar agentes movidos por IA, abstractando componentes comuns como processamento de entrada, lógica de decisão e geração de saída. Em sua essência, implementa um ciclo de agente que consulta um LLM, interpreta a resposta e executa opcionalmente ferramentas integradas, como clientes HTTP, manipuladores de arquivos ou scripts personalizados. Módulos de memória permitem que o agente relembre interações ou contextos anteriores, enquanto o encadeamento de prompts suporta fluxos de trabalho de múltiplas etapas. O tratamento de erros captura falhas na API ou saídas inválidas de ferramentas. Os desenvolvedores apenas precisam definir os prompts, ferramentas e comportamentos desejados. Com boilerplate mínimo, sma-begin acelera a prototipagem de chatbots, scripts de automação ou assistentes específicos de domínio em qualquer plataforma compatível com Python.