Multi-Agent-LLM foi projetado para simplificar a orquestração de múltiplos agentes de IA alimentados por grandes modelos de linguagem. Os usuários podem definir agentes individuais com personas únicas, armazenamento de memória e ferramentas ou APIs externas integradas. Um central AgentManager gerencia os ciclos de comunicação, permitindo que os agentes troquem mensagens em um ambiente compartilhado e avancem colaborativamente em direção a objetivos complexos. A estrutura suporta troca de provedores de LLM (por exemplo, OpenAI, Hugging Face), templates de prompt flexíveis, históricos de conversas e contextos passo a passo de ferramentas. Os desenvolvedores beneficiam-se de utilitários embutidos para registro, tratamento de erros e spawning dinâmico de agentes, possibilitando automação escalável de fluxos de trabalho de múltiplas etapas, tarefas de pesquisa e pipelines de tomada de decisão.

RL Shooter é uma estrutura baseada em Python que integra ViZDoom com APIs do OpenAI Gym para criar um ambiente de aprendizagem por reforço flexível para jogos FPS. Os usuários podem definir cenários, mapas e estruturas de recompensa personalizadas para treinar agentes em tarefas de navegação, detecção de alvos e tiro. Com quadros de observação ajustáveis, espaços de ação e facilidades de registro, suporta bibliotecas populares de RL profundo como Stable Baselines e RLlib, permitindo acompanhamento claro de desempenho e reprodutibilidade entre experimentos.

Arquitetura Orientada a Agentes (AOA) é uma estrutura robusta que fornece aos desenvolvedores ferramentas para construir e manter sistemas inteligentes multiagentes. Os agentes encapsulam estado, comportamentos e padrões de interação, comunicando-se via um barramento de mensagens assíncrono. AOA inclui módulos para registro de agentes, descoberta e matchmaking, possibilitando composição dinâmica de serviços. A modelagem de comportamento suporta máquinas de estado finito, planejamento guiado por objetivos e gatilhos impulsionados por eventos. O framework gerencia eventos do ciclo de vida do agente, como criação, suspensão, migração e terminação. Monitoramento e registro embutidos facilitam ajuste de desempenho e depuração. A camada de transporte plugável do AOA suporta TCP, HTTP e protocolos personalizados, tornando-o adaptável para implantações locais, na nuvem ou na borda. Integração com bibliotecas populares assegura processamento de dados e integração de modelos de IA de forma contínua.