O Swarm Simulator oferece um ambiente personalizável para experimentos de múltiplos agentes em tempo real. Os usuários podem ajustar parâmetros principais de comportamento — alinhamento, coesão, separação — e observar dinâmicas emergentes em um canvas visual. Ele suporta sliders interativos de UI, ajuste dinâmico do número de agentes e exportação de dados para análise. Ideal para demonstrações educacionais, prototipagem de pesquisa ou exploração amadora dos princípios da inteligência de enxame.

O Modelo Arcade Vercel AI é um boilerplate de código aberto projetado para iniciar projetos de sites com IA usando o SDK Vercel AI. Ele fornece componentes pré-construídos para interfaces de chat, rotas API serverless e arquivos de configuração de agentes. Através de uma estrutura de arquivos simples, os desenvolvedores definem seus agentes de IA, prompts e parâmetros de modelos. O template trata automaticamente de autenticação, roteamento e configurações de implantação, permitindo iteração rápida. Aproveitando as APIs ArcadeAI, os usuários podem integrar texto generativo, buscas em bancos de dados e lógica de negócios personalizada. O resultado é um site de IA escalável e de fácil manutenção, que pode ser implantado em minutos na rede de borda da Vercel.

O PeerReview é uma extensão do Chrome projetada para resumir instantaneamente qualquer texto destacado. Utilizando a API Prompt e a API Summarizer do Gemini, oferece uma solução prática para usuários que precisam de resumos de texto rápidos. Esta ferramenta é particularmente útil para estudantes, pesquisadores e profissionais que lidam frequentemente com grandes volumes de texto e necessitam de uma maneira de condensar informações rapidamente. Como um projeto de código aberto, o PeerReview também recebe contribuições de desenvolvedores que desejam melhorar sua funcionalidade.

O Sistema de Agentes de Notícias do Reddit utiliza o pipeline modular Multi-Channel Pipeline (MCP) para processamento de dados e o Agent Development Kit (ADK) para orquestração de fluxo de trabalho. Após a configuração, monitora continuamente os subreddits escolhidos, aplica módulos de análise de sentimento, classificação de tópicos e geração de sumários, roteando os resultados por email, aplicativos de mensagens ou interfaces de painéis. Desenvolvedores podem estender os pipelines com processadores personalizados, integrar novos canais de entrega e ajustar o comportamento dos agentes para curadoria de notícias específica e relatórios automatizados.

AI Agents for Rock Paper Scissors é um projeto de código aberto em Python que demonstra como construir, treinar e avaliar diferentes estratégias de IA — jogo aleatório, reconhecimento de padrões baseado em regras e aprendizado por reforço (Q-learning) — no clássico jogo Pedra-Papel-Tesoura. Oferece classes de agentes modulares, um executor de jogo configurável, registro de desempenho e utilitários de visualização. Os usuários podem facilmente trocar agentes, ajustar parâmetros de aprendizagem e explorar o comportamento da IA em cenários competitivos.

HexHoot é um projeto de código aberto projetado para criar uma plataforma de comunicação que respeite a privacidade dos usuários e a propriedade dos dados. Ao eliminar a necessidade de servidores centralizados, garante que todos os dados sejam armazenados localmente nos dispositivos dos usuários. O HexHoot utiliza estratégias avançadas de prova de conhecimento zero para autenticar usuários sem comprometer a segurança. Essa abordagem o torna ideal para comunicação segura, transparente e descentralizada, livre dos riscos das dependências de software P2P tradicionais.

Este projeto de código aberto oferece uma estrutura completa de aprendizado por reforço multiagente construída em PyTorch e Unity ML-Agents. Inclui algoritmos DDPG descentralizados, wrappers de ambiente e roteiros de treinamento. Os usuários podem configurar políticas de agentes, redes críticas, buffers de replay e trabalhadores de treinamento paralelos. Ganchos de registro permitem monitoramento no TensorBoard, enquanto um código modular suporta funções de recompensa e parâmetros de ambiente personalizados. O repositório inclui cenas Unity de exemplo demonstrando tarefas colaborativas de navegação, tornando-se ideal para estender e testar cenários multiagente em simulações.