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.

MInD é uma estrutura de memória baseada em Python projetada para aprimorar agentes de IA impulsionados por LLM com capacidades robustas de memória. Ela permite que os agentes captem entradas do usuário e eventos do sistema como registros episódicos, condensem esses registros em resumos semânticos e recuperem memórias relevantes sob demanda. Com políticas de retenção configuráveis, busca por similaridade e sumarização automática, o MInD mantém uma base de conhecimento persistente que os agentes consultam durante inferências. Isso garante que eles relembrem interações anteriores com precisão, adaptem respostas com base no histórico e ofereçam diálogos personalizados e coerentes em várias sessões.

Multi-Agents fornece um ambiente estruturado onde diferentes agentes de IA — como planejadores, executores e críticos — coordenam-se para resolver tarefas de múltiplas etapas. O agente planejador divide metas de alto nível em subtarefas, o agente executor interage com APIs externas ou ferramentas para realizar cada etapa, e o agente crítico revisa os resultados quanto à precisão e consistência. Módulos de memória permitem que os agentes armazenem contexto ao longo das interações, enquanto um sistema de mensagens garante comunicação fluida. A estrutura é extensível, permitindo aos usuários adicionar papéis personalizados, integrar ferramentas proprietárias ou trocar backends LLM para casos de uso específicos.

Julep AI Responses é uma estrutura de agente de IA oferecida como SDK Node.js e plataforma de nuvem. Desenvolvedores inicializam um objeto Agent, definem manipuladores onMessage para respostas personalizadas, gerenciam o estado da sessão para conversas contextuais e integram plugins ou APIs externas. A plataforma gerencia hospedagem e escalabilidade, permitindo prototipagem rápida e implantação de chatbots, agentes de suporte ao cliente ou assistentes internos com configuração mínima.

OpenAgent oferece um framework completo para desenvolver agentes de IA autônomos que podem compreender tarefas, planejar ações múltiplas etapas e interagir com serviços externos. Ao se integrar com LLMs como OpenAI e Anthropic, possibilita raciocínio em linguagem natural e tomada de decisão. A plataforma apresenta um sistema de ferramentas pluggable para executar requisições HTTP, operações com arquivos e funções Python personalizadas. Módulos de gerenciamento de memória permitem que os agentes armazenem e recuperem informações contextuais ao longo das sessões. Desenvolvedores podem estender a funcionalidade via plugins, configurar a transmissão em tempo real de respostas e utilizar ferramentas integradas de registro e avaliação para monitorar o desempenho do agente. OpenAgent simplifica a orquestração de fluxos de trabalho complexos, acelera a prototipagem de assistentes inteligentes e garante uma arquitetura modular para aplicações de IA escaláveis.

Promptsion é uma extensão do Chrome aprimorada por IA projetada para agilizar seu processo de pesquisa na web. Ele fornece respostas instantâneas ao compreender o contexto dos textos destacados, eliminando a necessidade de alternar entre guias infinitamente e copiar e colar. Com recursos como pastas inteligentes e respostas contextuais, ele melhora significativamente a produtividade e a organização. Promptsion está disponível em vários níveis de preços, incluindo uma versão gratuita, tornando-o acessível para navegadores casuais e pesquisadores profissionais.

Tiny-OAI-MCP-Agent fornece uma arquitetura de agente pequena e extensível construída na API do OpenAI. Implementa um ciclo de processo multi-cognitivo (MCP) para raciocínio, memória e uso de ferramentas. Você define ferramentas (APIs, operações de arquivos, execução de código), e o agente planeja tarefas, recorda contexto, invoca ferramentas e itera nos resultados. Esta base de código mínima permite que desenvolvedores experimentem fluxos de trabalho autônomos, heurísticas personalizadas e padrões avançados de prompts, enquanto lida automaticamente com chamadas de API, gerenciamento de estado e recuperação de erros.