FlyingAgent fornece uma arquitetura modular que aproveita grandes modelos de linguagem para simular agentes autônomos capazes de raciocinar, planejar e executar ações em diversos domínios. Os agentes mantêm uma memória interna para retenção de contexto e podem integrar kits de ferramentas externas para tarefas como navegação na web, análise de dados ou chamadas de API de terceiros. A estrutura suporta coordenação multiagente, extensões baseadas em plugins e políticas de decisão personalizáveis. Com seu design aberto, os desenvolvedores podem adaptar backends de memória, integrações de ferramentas e gerenciadores de tarefas, possibilitando aplicações em automação de suporte ao cliente, assistência à pesquisa, pipelines de geração de conteúdo e orquestração de força de trabalho digital.

Sistema Multi-Agentes do Zero oferece um conjunto abrangente de módulos Python para construir, personalizar e avaliar ambientes multi-agentes do zero. Os usuários podem definir modelos de mundo, criar classes de agentes com entradas sensoriais únicas e capacidades de ação, e estabelecer protocolos de comunicação flexíveis para cooperação ou competição. A estrutura suporta alocação dinâmica de tarefas, módulos de planejamento estratégico e monitoramento de desempenho em tempo real. Sua arquitetura modular permite integração fácil de algoritmos personalizados, funções de recompensa e mecanismos de aprendizado. Com ferramentas de visualização integradas e utilitários de registro, os desenvolvedores podem monitorar interações de agentes e diagnosticar padrões de comportamento. Projetado para extensibilidade e clareza, o sistema atende tanto pesquisadores explorando IA distribuída quanto educadores ensinando modelagem baseada em agentes.