Nuzon-AI fornece uma estrutura de agente baseada em Python que permite definir tarefas, gerenciar memória de conversa e estender funcionalidades via plugins. Suporta integração com principais LLMs (OpenAI, modelos locais), permitindo que os agentes realizem interações web, análise de dados e fluxos de trabalho automatizados. A arquitetura inclui um registro de habilidades, sistema de invocação de ferramentas e camada de orquestração multiagente, possibilitando compor agentes para suporte ao cliente, assistência à pesquisa e produtividade pessoal. Com arquivos de configuração, você pode adaptar o comportamento de cada agente, a política de retenção de memória e o registro para depuração ou auditoria.

Java-Action-Datetime é um módulo adicional para o framework do sistema de multiagentes LightJason, projetado para manipular todas as operações temporais dentro de seus agentes. Fornece ações para recuperar o timestamp atual, analisar strings de data/hora em objetos temporais Java, aplicar padrões de formatação personalizados, realizar operações aritméticas como adicionar ou subtrair durações, calcular diferenças entre datas e horas, e converter entre fusos horários. Essas ações se integram perfeitamente ao código do agente LightJason, reduzindo código redundante e permitindo raciocínio temporal confiável e consistente em implantações distribuídas de agentes.

O Sistema Multiagente de Recomendação de Shopping é uma estrutura orientada por IA construída sobre uma arquitetura multiagente para aprimorar experiências de compra em shoppings. Ele consiste em agentes de compradores que rastreiam as interações dos visitantes, agentes de preferência que analisam dados passados e em tempo real, e agentes de recomendação que geram sugestões personalizadas de produtos e promoções. Os agentes comunicam-se via protocolo de passagem de mensagens para atualizar modelos de usuário, coordenar insights entre agentes e ajustar recomendações dinamicamente. O sistema suporta integração com CMS e POS para feedback de inventário e vendas em tempo real. Seu design modular permite aos desenvolvedores personalizar comportamentos de agentes, integrar novas fontes de dados e implantar em várias plataformas. Ideal para grandes ambientes de varejo, melhora a satisfação do cliente e aumenta as vendas por meio de recomendações precisas e contextuais.