Multi-Agent-AI-Models-and-Path-Planning fornece um kit de ferramentas abrangente para desenvolver e testar sistemas multiagente combinados com métodos clássicos e modernos de planejamento de rotas. Inclui implementações de algoritmos como A*, Dijkstra, RRT e campos potenciais, além de modelos de comportamento de agentes personalizáveis. O framework apresenta módulos de simulação e visualização, permitindo criação de cenários, monitoramento em tempo real e análise de desempenho de forma integrada. Projetado para extensibilidade, os usuários podem incorporar novos algoritmos de planejamento ou modelos de decisão de agentes para avaliar navegação cooperativa e alocação de tarefas em ambientes complexos.

Open Agent Leaderboard oferece um pipeline completo de avaliação para agentes de IA de código aberto. Inclui um conjunto de tarefas cuidadosamente selecionadas que abrangem raciocínio, planejamento, perguntas e respostas e uso de ferramentas, um sistema automatizado para rodar agentes em ambientes isolados e scripts para coletar métricas de desempenho, como taxa de sucesso, tempo de execução e consumo de recursos. Os resultados são agregados e exibidos em um leaderboard baseado na web com filtros, gráficos e comparações históricas. A estrutura suporta Docker para configurações reprodutíveis, templates de integração para arquiteturas populares de agentes e configurações extensíveis para adicionamento fácil de novas tarefas ou métricas.

Vellum AI fornece uma plataforma abrangente para as empresas levarem seus aplicativos de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) de protótipos para produção. Com ferramentas avançadas, como engenharia de prompts, pesquisa semântica, versionamento de modelos, encadeamento de prompts e rigorosos testes quantitativos, permite que desenvolvedores construam e implantem recursos impulsionados por IA com confiança. Esta plataforma auxilia na integração de modelos com agentes, utilizando RAG e APIs para garantir um deploy suave de aplicações de IA.

O repositório Agent Supervisor Demonstrates mostra como orquestrar vários agentes de IA autônomos em um fluxo de trabalho coordenado. Escrito em Python, define uma classe Supervisor para distribuir tarefas, monitorar o status dos agentes, lidar com falhas e agregar respostas. Você pode estender as classes base de agentes, conectar diferentes APIs de modelos e configurar políticas de agendamento. Ele registra atividades para auditoria, suporta execução paralela e oferece um design modular para fácil personalização e integração em sistemas maiores de IA.