O Agente de IA para Pesquisa Profunda é uma estrutura em Python de código aberto, projetada para conduzir tarefas de pesquisa abrangentes. Ele utiliza busca na web integrada, ingestão de PDFs e pipelines de NLP para descobrir fontes relevantes, analisar documentos técnicos e extrair insights estruturados. O agente encadeia requisições através de LangChain e OpenAI, permitindo respostas contextuais, formatação automática de citações e sumarização de múltiplos documentos. Pesquisadores podem ajustar escopos de busca, filtrar por data de publicação ou domínio, e gerar relatórios em markdown ou JSON. Essa ferramenta minimiza o tempo de revisão manual de literatura e garante resumos consistentes de alta qualidade em várias áreas de pesquisa.

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.

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.