A Copa de Futebol AI em um ambiente Java JADE é uma demonstração de código aberto que aproveita o Framework de Desenvolvimento de Agentes Java (JADE) para simular um torneio completo de futebol. Modela cada jogador como um agente autônomo com comportamentos para movimento, controle de bola, passe e chute, coordenando via troca de mensagens para implementar estratégias. O simulador inclui árbitros e agentes treinadores, aplica as regras do jogo e gerencia os brackets do torneio. Desenvolvedores podem estender a tomada de decisão com regras personalizadas ou integrar módulos de aprendizado de máquina. Este ambiente ilustra comunicação multiagente, trabalho em equipe e planejamento de estratégias dinâmicas em um cenário esportivo em tempo real.

LiteSwarm é uma estrutura abrangente de orquestração de agentes de IA projetada para facilitar a colaboração entre múltiplos agentes especializados. Os usuários definem agentes individuais com funções distintas — como busca de dados, análise, sumário ou chamadas de API externas — e os vinculam dentro de um fluxo de trabalho visual. O LiteSwarm gerencia comunicação entre agentes, armazenamento de memória persistente, recuperação de erros e registro de logs. Ele suporta integração de API, extensões de código personalizadas e monitoramento em tempo real, permitindo que equipes prototype, testem e implantem soluções complexas de múltiplos agentes sem necessidade de extensas equipes de engenharia.

O BeeAI Framework fornece uma arquitetura totalmente modular para construir agentes inteligentes capazes de executar tarefas, gerenciar estado e interagir com ferramentas externas. Inclui um gerenciador de memória para retenção de contexto de longo prazo, um sistema de plugins para integração de habilidades personalizadas e suporte embutido para encadeamento de APIs e coordenação de múltiplos agentes. A estrutura oferece SDKs em Python e JavaScript, uma interface de linha de comando para estruturar projetos e scripts de implantação para nuvem, Docker ou dispositivos de borda. Painéis de monitoramento e utilitários de registro ajudam a rastrear o desempenho do agente e solucionar problemas em tempo real.

CommNet é uma biblioteca orientada à pesquisa que implementa a arquitetura CommNet, permitindo que múltiplos agentes compartilhem estados ocultos em cada passo de tempo e aprendam a coordenar ações em ambientes cooperativos. Inclui definições de modelos PyTorch, scripts de treinamento e avaliação, wrappers de ambientes para OpenAI Gym e utilitários para personalizar canais de comunicação, contagem de agentes e profundidade da rede. Pesquisadores e desenvolvedores podem usar o CommNet para prototipar e fazer benchmarking de estratégias de comunicação entre agentes em tarefas de navegação, perseguição-evitação e coleta de recursos.

Este repositório implementa comunicação emergente em aprendizado por reforço multiagente usando PyTorch. Os usuários podem configurar redes neurais de emissores e receptores para jogar jogos referenciais ou navegação cooperativa, incentivando os agentes a desenvolver um canal de comunicação discreto ou contínuo. Oferece scripts para treinamento, avaliação e visualização dos protocolos aprendidos, além de utilitários para criação de ambientes, codificação e decodificação de mensagens. Pesquisadores podem expandi-lo com tarefas personalizadas, modificar arquiteturas de rede e analisar a eficiência do protocolo, promovendo experimentação rápida em comunicação emergente de agentes.