O Sistema Multiagente de Recomendação de Shopping é uma estrutura orientada por IA construída sobre uma arquitetura multiagente para aprimorar experiências de compra em shoppings. Ele consiste em agentes de compradores que rastreiam as interações dos visitantes, agentes de preferência que analisam dados passados e em tempo real, e agentes de recomendação que geram sugestões personalizadas de produtos e promoções. Os agentes comunicam-se via protocolo de passagem de mensagens para atualizar modelos de usuário, coordenar insights entre agentes e ajustar recomendações dinamicamente. O sistema suporta integração com CMS e POS para feedback de inventário e vendas em tempo real. Seu design modular permite aos desenvolvedores personalizar comportamentos de agentes, integrar novas fontes de dados e implantar em várias plataformas. Ideal para grandes ambientes de varejo, melhora a satisfação do cliente e aumenta as vendas por meio de recomendações precisas e contextuais.

Duet GPT é uma estrutura de código aberto baseada em Python para orquestrar conversas multi-agente entre dois modelos GPT. Você define papéis distintos para os agentes, personalizados com prompts de sistema, e a estrutura gerencia automaticamente a troca de turnos, envio de mensagens e histórico de conversas. Essa estrutura cooperativa acelera a resolução de tarefas complexas, permitindo raciocínio comparativo, ciclos de crítica e refinamento iterativo por meio de trocas de ida e volta. Sua integração perfeita com a API da OpenAI, configuração simples e registro embutido o tornam ideal para pesquisa, prototipagem e fluxos de trabalho de produção em assistência de codificação, suporte à decisão e ideação criativa. Os desenvolvedores podem estender as classes principais para integrar novos serviços LLM, ajustar a lógica do iterador e exportar transcrições em formatos JSON ou Markdown para análise posterior.

O módulo Java Action Linearprogram fornece uma ação especializada para a estrutura LightJason que permite aos agentes modelar e resolver tarefas de otimização linear. Os usuários podem configurar coeficientes de objetivo, adicionar restrições de igualdade e desigualdade, selecionar métodos de solução e executar o solucionador dentro do ciclo de raciocínio de um agente. Uma vez executada, a ação retorna os valores ótimos das variáveis e a pontuação do objetivo, que os agentes podem usar para planejamento ou execução subsequente. Este componente plug-and-play abstrai a complexidade do solucionador enquanto mantém controle total sobre as definições do problema por meio de interfaces Java.