openai-agents-python é um pacote abrangente em Python projetado para ajudar desenvolvedores a construir agentes de IA totalmente autônomos. Fornece abstrações para planejamento de agentes, integração de ferramentas, estados de memória e loops de execução. Os usuários podem registrar ferramentas personalizadas, definir metas de agentes e deixar a estrutura orquestrar raciocínio passo a passo. A biblioteca também inclui utilitários para testar e registrar ações do agente, facilitando a iteração nos comportamentos e a solução de problemas de tarefas complexas de várias etapas.

LiteMultiAgent oferece um SDK modular para construir e executar múltiplos agentes de IA em paralelo ou sequencialmente, cada um atribuído com papéis e responsabilidades únicos. Fornece armazenamento de memória pronto para uso, pipelines de mensagens, adaptadores de plugins e laços de execução para gerenciar comunicação complexa entre agentes. Os usuários podem personalizar comportamentos dos agentes, integrar ferramentas ou APIs externas e monitorar conversas via logs. O design leve e o gerenciamento de dependências tornam-no ideal para prototipagem rápida e implantação em produção de fluxos de trabalho colaborativos de IA.

A Acme é uma estrutura baseada em Python que simplifica o desenvolvimento e a avaliação de agentes de aprendizado por reforço. Oferece uma coleção de implementações de agentes pré-construídos (por exemplo, DQN, PPO, SAC), wrappers de ambientes, buffers de Replay e motores de execução distribuída. Pesquisadores podem combinar componentes para criar protótipos de novos algoritmos, monitorar métricas de treinamento com registro embutido e aproveitar pipelines distribuídos escaláveis para experimentos em grande escala. A Acme integra-se com TensorFlow e JAX, suporta ambientes personalizados via interfaces OpenAI Gym e inclui utilitários para checkpointing, avaliação e configuração de hiperparâmetros.

Swarms SDK simplifica a criação, configuração e execução de sistemas colaborativos de múltiplos agentes usando modelos de linguagem grande. Os desenvolvedores definem agentes com papéis distintos — pesquisador, sintetizador, crítico — e os agrupam em enxames que trocam mensagens via um barramento compartilhado. O SDK trata de agendamento, persistência de contexto e armazenamento de memória, possibilitando resolução iterativa de problemas. Com suporte nativo para OpenAI, Anthropic e outros provedores de LLM, oferece integrações flexíveis. Utilitários para registro, agregação de resultados e avaliação de desempenho ajudam equipes a prototipar e implantar fluxos de trabalho de IA para brainstorming, geração de conteúdo, resumimentos e suporte à decisão.

O Ambiente de Busca Cooperativa fornece um ambiente de aprendizado por reforço multiagente flexível e compatível com gym, projetado para tarefas de busca cooperativa tanto em ambientes de grade discreta quanto em espaços contínuos. Os agentes operam sob observabilidade parcial e podem compartilhar informações com base em topologias de comunicação personalizáveis. O framework suporta cenários predefinidos como busca e resgate, rastreamento de alvos dinâmicos e mapeamento colaborativo, com APIs para definir ambientes e estruturas de recompensa personalizadas. Integra-se facilmente com bibliotecas de RL populares como Stable Baselines3 e Ray RLlib, inclui utilitários de registro para análise de desempenho e oferece ferramentas de visualização integradas para monitoramento em tempo real. Pesquisadores podem ajustar tamanhos de grade, contagem de agentes, alcances de sensores e mecanismos de compartilhamento de recompensas para avaliar estratégias de coordenação e testar novos algoritmos de forma eficaz.