DeepMind MAS Environment é uma biblioteca Python que fornece uma interface padronizada para construir e simular tarefas de aprendizado por reforço multiagente. Permite configurar o número de agentes, definir espaços de observação e ação, e personalizar estruturas de recompensa. A estrutura suporta canais de comunicação entre agentes, registro de desempenho e capacidades de renderização. Pesquisadores podem integrar facilmente o DeepMind MAS Environment com bibliotecas populares de RL, como TensorFlow e PyTorch, para avaliar novos algoritmos, testar protocolos de comunicação e analisar domínios de controle discretos e contínuos.

ToolAgents é uma estrutura modular de agentes de IA de código aberto que integra grandes modelos de linguagem com ferramentas externas para automatizar fluxos de trabalho complexos. Os desenvolvedores registram ferramentas via um registro centralizado, definindo endpoints para tarefas como chamadas API, consultas ao banco de dados, execução de código e análise de documentos. Os agentes podem planejar operações em múltiplas etapas, invocando ou encadeando ferramentas dinamicamente com base nas saídas do LLM. A estrutura suporta execução sequencial e paralela de tarefas, tratamento de erros e plug-ins extensíveis para integrações personalizadas. Com APIs baseadas em Python, o ToolAgents simplifica a construção, teste e implantação de agentes inteligentes que buscam dados, geram conteúdo, executam scripts e processam documentos, permitindo prototipagem rápida e automação escalável em análise, pesquisa e operações comerciais.

VMAS é um kit completo para construir e treinar sistemas multiagentes usando aprendizado por reforço profundo. Suporta simulação paralela baseada em GPU de centenas de instâncias de ambientes, permitindo coleta de dados de alta taxa e treinamento escalável. Inclui implementações de algoritmos populares de MARL como PPO, MADDPG, QMIX e COMA, juntamente com interfaces modulares de políticas e ambientes para prototipagem rápida. O framework facilita o treinamento centralizado com execução descentralizada (CTDE), oferece ajuste de recompensa personalizável, espaços de observação e hooks de callback para logging e visualização. Com seu design modular, o VMAS integra-se perfeitamente com modelos PyTorch e ambientes externos, tornando-se ideal para pesquisa em tarefas cooperativas, competitivas e de motivos mistos, abrangendo robótica, controle de tráfego, alocação de recursos e cenários de IA de jogos.

Dive é uma estrutura em Python de código aberto projetada para criar e executar agentes de IA autônomos capazes de realizar tarefas de múltiplas etapas com intervenção manual mínima. Ao definir perfis de agentes em arquivos de configuração YAML simples, os desenvolvedores podem especificar APIs, ferramentas e módulos de memória para tarefas como recuperação de dados, análise e orquestração de pipelines. Dive gerencia contexto, estado e engenharia de prompts, permitindo fluxos de trabalho flexíveis com manipulação de erros e registro embutidos. Sua arquitetura plugável suporta uma ampla gama de modelos de linguagem e sistemas de recuperação, facilitando a montagem de agentes para automação de atendimento ao cliente, geração de conteúdo e processos DevOps. O framework escala desde protótipos até produção, oferecendo comandos CLI e endpoints de API para integração perfeita com sistemas existentes.

Multi-Agent Systems fornece um kit de ferramentas completo para criar, controlar e observar interações entre agentes autônomos. Os desenvolvedores podem definir classes de agentes com lógica de decisão personalizada, configurar ambientes complexos com recursos e regras configuráveis, e implementar canais de comunicação para troca de informações. A estrutura suporta agendamento síncrono e assíncrono, comportamentos orientados a eventos, e integra registro para métricas de desempenho. Os usuários podem estender módulos principais ou integrar modelos externos de IA para aprimorar a inteligência dos agentes. Ferramentas de visualização exibem simulações em tempo real ou pós-processadas, ajudando a analisar comportamentos emergentes e otimizar parâmetros do sistema. Desde pesquisa acadêmica até prototipagem de aplicações distribuídas, o Multi-Agent Systems simplifica simulações completas de múltiplos agentes.

Multi-Agent ColComp é uma estrutura extensível de código aberto para orquestrar uma equipe de agentes de IA para trabalhar juntos em tarefas complexas. Desenvolvedores podem definir papéis distintos, configurar canais de comunicação e compartilhar dados de contexto através de um armazenamento de memória unificado. A biblioteca inclui componentes plug-and-play para negociação, coordenação e construção de consenso. Configurações de exemplo demonstram geração de texto colaborativa, planejamento distribuído e simulação multi-agente. Seu design modular suporta fácil extensão, permitindo às equipes criar protótipos e avaliar estratégias multi-agente rapidamente em ambientes de pesquisa ou produção.

Open WebUI Pipeline para RAGFlow fornece a desenvolvedores e cientistas de dados um pipeline modular para construir aplicações RAG aumentadas com recuperação. Suporta upload de documentos, cálculo de incrustações usando várias APIs de LLM e armazenamento de vetores em bancos de dados locais para buscas de similaridade eficientes. O framework orquestra a recuperação, sumarização e fluxos conversacionais, possibilitando interfaces de chat em tempo real que referenciam conhecimento externo. Com prompts customizáveis, suporte a múltiplos modelos e gerenciamento de memória, permite criar sistemas especializados de QA, resumidores de documentos e assistentes AI pessoais em um ambiente Web UI interativo. A arquitetura do plugin permite integração perfeita com configurações existentes de WebUI como Oobabooga. Inclui arquivos de configuração passo a passo e suporta processamento em lote, acompanhamento do contexto de conversas e estratégias de recuperação flexíveis. Desenvolvedores podem estender o pipeline com módulos personalizados para seleção de armazenamento vetorial, encadeamento de prompts e memória do usuário, tornando-o ideal para pesquisa, suporte ao cliente e serviços de conhecimento especializados.