O Agendador do Pesto (Pragli) para Google Calendar é uma ferramenta prática projetada para agilizar o agendamento dentro do espaço de trabalho virtual do Pesto. Com um simples clique, os usuários podem criar eventos do Google Calendar que correspondem às salas do Pesto, facilitando o acesso para os membros da equipe. Essa integração não apenas economiza tempo, mas também melhora a eficiência na organização de reuniões em um ambiente digital, garantindo que todos estejam na mesma página e possam colaborar efetivamente.

Odin IA é um agente de IA avançado que oferece um conjunto de funcionalidades, incluindo gerenciamento automatizado de tarefas, agendamento inteligente e assistência personalizada. Projetado para otimizar a produtividade, ajuda os usuários a coordenar suas tarefas, fornece lembretes oportunos e se adapta às preferências do usuário para máxima eficiência. O agente de IA aprende continuamente com as interações dos usuários, garantindo que se torne cada vez mais eficaz na gestão de fluxos de trabalho, enquanto fornece suporte em tempo real sempre que necessário.

uAgents é um framework modular em JavaScript que capacita desenvolvedores a construir agentes autônomos e descentralizados de IA capazes de descobrir pares, trocar mensagens, colaborar em tarefas e se adaptar através de aprendizagem. Os agentes comunicam-se por protocolos de gossip baseados em libp2p, registram capacidades via registros on-chain e negociam acordos de nível de serviço usando contratos inteligentes. A biblioteca principal gerencia eventos do ciclo de vida do agente, roteamento de mensagens e comportamentos extensíveis como aprendizagem por reforço e alocação de tarefas de mercado. Por meio de plugins personalizáveis, uAgents pode integrar-se com o ledger da Fetch.ai, APIs externas e redes de oráculos, permitindo que os agentes realizem ações no mundo real, obtenham dados e tomem decisões em ambientes distribuídos sem orquestração centralizada.

Dial4JaCa é um plugin de biblioteca Java para a plataforma multiagentes JaCaMo que intercepta mensagens entre agentes, codifica as intenções dos agentes e as encaminha através de backends LLM (OpenAI, modelos locais). Gerencia o contexto do diálogo, atualiza base de crenças e integra a geração de respostas diretamente nos ciclos de raciocínio do AgentSpeak(L). Desenvolvedores podem personalizar prompts, definir artefatos de diálogo e lidar com chamadas assíncronas, permitindo que agentes interpretem declarações de usuários, coordenem tarefas e recuperem informações externas em linguagem natural. Seu design modular suporta tratamento de erros, registro de logs e seleção múltipla de LLMs, sendo ideal para pesquisa, educação e prototipagem rápida de MAS conversacionais.