Super-Agent-Party permite que os desenvolvedores definam um objeto Party onde os agentes de IA desempenham papéis distintos, como planejamento, pesquisa, redação e revisão. Cada agente pode ser configurado com prompts personalizados, ferramentas e parâmetros de modelo. A estrutura gerencia roteamento de mensagens e contexto compartilhado, possibilitando a colaboração em tempo real em subtarefas. Ela suporta integração de plugins para serviços de terceiros, estratégias flexíveis de orquestração de agentes e rotinas de tratamento de erros. Com uma API intuitiva, os usuários podem adicionar ou remover agentes dinamicamente, encadear fluxos de trabalho e visualizar interações de agentes. Construída em Node.js e compatível com principais provedores de nuvem, Super-Agent-Party otimiza o desenvolvimento de sistemas de múltiplos agentes escaláveis e sustentáveis para automação, geração de conteúdo, análise de dados e mais.

OpenAI Swarm é uma biblioteca versátil de orquestra que permite execução paralela e tomada de decisão baseada em consenso entre múltiplos agentes AI. Ela transmite tarefas para instâncias de modelos independentes, agrega suas saídas e aplica esquemas configuráveis de votação ou classificação para selecionar o resultado com maior pontuação. Desenvolvedores podem ajustar o número de agentes, limiares de votação e combinações de modelos para melhorar confiabilidade, mitigar vieses individuais e refinar a qualidade das soluções. Swarm suporta encadeamento de respostas, laços de feedback iterativos e registros detalhados de raciocínio para auditoria, aprimorando desempenho em tarefas de sumarização, classificação, geração de código e raciocínio complexo com inteligência coletiva.

multiagent_envs oferece um conjunto modular de ambientes baseados em Python, sob medida para pesquisa e desenvolvimento em aprendizado por reforço multiagente. Inclui cenários como navegação cooperativa, predador-vítima, dilemas sociais e arenas competitivas. Cada ambiente permite definir o número de agentes, características de observação, funções de recompensa e dinâmica de colisões. O framework integra-se perfeitamente com bibliotecas populares de RL, como Stable Baselines e RLlib, permitindo loops de treinamento vetorizados, execução paralela e fácil registro. Os usuários podem estender cenários existentes ou criar novos seguindo uma API simples, acelerando a experimentação com algoritmos como MADDPG, QMIX e PPO em uma configuração consistente e reprodutível.