O Agentic-Systems foi projetado para simplificar o desenvolvimento de aplicações sofisticadas de IA autônoma, oferecendo uma arquitetura modular composta por componentes de agente, ferramenta e memória. Os desenvolvedores podem definir ferramentas personalizadas que encapsulam APIs externas ou funções internas, enquanto os módulos de memória mantêm informações contextuais entre as iterações do agente. O mecanismo de orquestração embutido agenda tarefas, resolve dependências e gerencia interações multi-agente para fluxos de trabalho colaborativos. Ao desacoplar a lógica do agente dos detalhes de execução, a estrutura possibilita experimentação rápida, fácil escalabilidade e controle detalhado sobre o comportamento do agente. Seja prototipando assistentes de pesquisa, automatizando pipelines de dados ou implantando agentes de suporte à decisão, o Agentic-Systems fornece as abstrações e modelos necessários para acelerar o desenvolvimento de soluções de IA de ponta a ponta.

Agentic Shared Memory fornece uma solução robusta para gerenciamento de dados contextuais em ambientes multi-agente movidos por IA. Aproveitando embeddings vetoriais e estruturas de dados eficientes, ela armazena observações, decisões e transições de estado dos agentes, permitindo recuperação e atualização de contexto de forma contínua. Os agentes podem consultar a memória compartilhada para acessar interações passadas ou conhecimento global, promovendo comportamentos coerentes e resolução colaborativa de problemas. A biblioteca suporta integração plug-and-play com frameworks populares de IA como LangChain ou orquestradores de agentes personalizados, oferecendo estratégias de retenção personalizáveis, janelas de contexto e funções de busca. Ao abstrair o gerenciamento de memória, os desenvolvedores podem focar na lógica do agente, garantindo manipulação escalável e consistente de memória em implantações distribuídas ou centralizadas. Isso melhora o desempenho geral do sistema, reduz cálculos redundantes e aumenta a inteligência dos agentes ao longo do tempo.

GenWorlds é uma estrutura de desenvolvimento em IA projetada para facilitar a criação de sistemas multiagente. Utilizando um framework de comunicação baseado em eventos via websocket, permite que os desenvolvedores criem ambientes interativos onde agentes autônomos podem interagir assíncronamente entre si e com o ambiente ao redor. Esses agentes colaboram, planejam ações e executam tarefas complexas coletivamente, tornando GenWorlds uma plataforma robusta para criar ecossistemas de IA escaláveis e flexíveis.

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.