O Substrate é uma plataforma versátil projetada para desenvolver fluxos de trabalho de IA conectando vários componentes modulares ou nós. Ele oferece um Kit de Desenvolvimento de Software (SDK) intuitivo que abrange funcionalidades essenciais de IA, incluindo modelos de linguagem, geração de imagens e armazenamento de vetores integrado. Esta plataforma atende a diversos setores, capacitando os usuários a construir sistemas complexos de IA com facilidade e eficiência. Ao agilizar o processo de desenvolvimento, o Substrate permite que indivíduos e organizações se concentrem na inovação e personalização, transformando ideias em soluções eficazes.

APLib foi projetado para simplificar o desenvolvimento de agentes autônomos impulsionados por IA em ambientes de jogos e simulação. Utilizando uma arquitetura inspirada em Belief-Desire-Intention (BDI), oferece componentes modulares para percepção, tomada de decisão e execução de ações. Os desenvolvedores definem crenças, objetivos e comportamentos dos agentes por meio de APIs intuitivas e árvores de comportamento. Os agentes APLib podem interpretar o estado do jogo por sensores personalizáveis, formular planos usando planejadores integrados e interagir com o ambiente via atuadores. A biblioteca suporta integração com Unity, Unreal e ambientes Java puros, facilitando testes automatizados, pesquisa em IA e simulações. Promove a reutilização de módulos de comportamento, prototipagem rápida e fluxos de trabalho de QA robustos, automatizando cenários de teste repetitivos e simulando comportamentos complexos de jogadores sem intervenção manual.

O MCP Agent fornece uma base robusta para construir assistentes inteligentes impulsionados por IA, oferecendo componentes modulares para integrar modelos de linguagem, ferramentas personalizadas e fontes de dados. Suas funcionalidades principais incluem invocação dinâmica de ferramentas com base na intenção do usuário, gerenciamento de memória sensível ao contexto para conversas de longo prazo e um sistema de plugins flexível que simplifica a expansão de capacidades. Os desenvolvedores podem definir pipelines para processar entradas, acionar APIs externas e gerenciar fluxos de trabalho assíncronos, tudo mantendo logs e métricas transparentes. Com suporte para LLMs populares, modelos pré-configurados e controles de acesso baseados em funções, o MCP Agent agiliza o deployment de agentes de IA escaláveis e de fácil manutenção em ambientes de produção. Seja para chatbots de suporte ao cliente, bots de RPA ou assistentes de pesquisa, o MCP Agent acelera os ciclos de desenvolvimento e garante desempenho consistente em diferentes casos de uso.

NeuralABM é uma biblioteca open-source em Python que utiliza PyTorch para integrar redes neurais na modelagem baseada em agentes. Usuários podem especificar arquiteturas de agentes como módulos neurais, definir dinâmicas do ambiente e treinar comportamentos de agentes usando retropropagação entre passos de simulação. O framework suporta sinais de recompensa personalizados, aprendizado por currículo e atualizações síncronas ou assíncronas, permitindo o estudo de fenômenos emergentes. Com utilitários para registro, visualização e exportação de conjuntos de dados, pesquisadores e desenvolvedores podem analisar o desempenho do agente, depurar modelos e iterar no design da simulação. NeuralABM simplifica a combinação de reforço de aprendizagem com ABM para aplicações em ciências sociais, economia, robótica e comportamentos de NPC em jogos alimentados por IA. Oferece componentes modulares para personalização do ambiente, suporta interações multiagentes e fornece ganchos para integrar conjuntos de dados externos ou APIs para simulações do mundo real. O design aberto promove reprodutibilidade e colaboração através de configurações claras de experimentos e integração com controle de versão.

AgentScope é uma estrutura focada no desenvolvedor, projetada para simplificar a criação de agentes inteligentes, oferecendo componentes modulares para planejamento dinâmico, armazenamento de memória contextual e integração de ferramentas/API. Suporta múltiplos backends de LLM (OpenAI, Anthropic, Hugging Face) e oferece pipelines personalizáveis para execução de tarefas, síntese de respostas e recuperação de dados. A arquitetura do AgentScope permite rápida prototipagem de bots conversacionais, agentes de automação de fluxo de trabalho e assistentes de pesquisa, mantendo extensibilidade e escalabilidade.

AI Agent é um framework de código aberto em Python projetado para simplificar o desenvolvimento de agentes inteligentes. Suporta orquestração de múltiplos agentes, integração perfeita com ferramentas externas e APIs, e gerenciamento de memória embutido para conversas persistentes. Os desenvolvedores podem definir prompts, ações e fluxos de trabalho personalizados, além de estender funcionalidades através de um sistema de plugins. AI Agent acelera a criação de chatbots, assistentes virtuais e fluxos de trabalho automatizados, oferecendo componentes reutilizáveis e interfaces padronizadas.

KoG Playground é uma plataforma de código aberto, baseada no navegador, projetada para simplificar o desenvolvimento de agentes de geração aumentada por recuperação (RAG). Conecta-se a armazéns vetoriais populares como Pinecone ou FAISS, permitindo aos usuários ingerir corpora de texto, calcular embedings e configurar pipelines de recuperação visualmente. A interface oferece componentes modulares para definir modelos de prompts, backends de LLM (OpenAI, Hugging Face) e manipuladores de cadeia. Logs em tempo real exibem uso de tokens e métricas de latência para cada chamada de API, ajudando a otimizar desempenho e custos. Os usuários podem ajustar limites de similaridade, algoritmos de reclassificação e estratégias de fusão de resultados rapidamente, exportando suas configurações como trechos de código ou projetos reproduzíveis. KoG Playground agiliza a prototipagem de chatbots orientados ao conhecimento, aplicações de busca semântica e assistentes de IA personalizados com mínimo esforço de codificação.

Sistema Multi-Agente fornece um kit de ferramentas leve, mas poderoso, para projetar e executar simulações de múltiplos agentes. Os usuários podem criar classes de Agentes personalizadas para encapsular a lógica de tomada de decisão, definir objetos de Ambiente para representar estados e regras do mundo, e configurar um motor de Simulação para orquestrar as interações. O framework suporta componentes modulares para registro de logs, coleta de métricas e visualização básica para analisar comportamentos dos agentes em configurações cooperativas ou adversariais. É adequado para prototipagem rápida de robótica de enxame, alocação de recursos e experimentos de controle descentralizado.

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.

MADDPG escalável é uma estrutura orientada à pesquisa para aprendizado por reforço multiagente, oferecendo uma implementação escalável do algoritmo MADDPG. Possui críticos centralizados durante o treinamento e atores independentes em tempo de execução para estabilidade e eficiência. A biblioteca inclui scripts Python para definir ambientes personalizados, configurar arquiteturas de rede e ajustar hiperparâmetros. Os usuários podem treinar múltiplos agentes em paralelo, monitorar métricas e visualizar curvas de aprendizado. Integra-se com ambientes semelhantes ao OpenAI Gym e suporta aceleração GPU via TensorFlow. Ao fornecer componentes modulares, o MADDPG escalável permite experimentações flexíveis em tarefas multiagente cooperativas, competitivas ou mistas, facilitando prototipagem rápida e benchmarking.