APLib foi projetado para simplificar o desenvolvimento de agentes autônomos impulsionados por IA em ambientes de jogos e simulação. Utilizando uma arquitetura inspirada em Belief-Desire-Intention (BDI), oferece componentes modulares para percepção, tomada de decisão e execução de ações. Os desenvolvedores definem crenças, objetivos e comportamentos dos agentes por meio de APIs intuitivas e árvores de comportamento. Os agentes APLib podem interpretar o estado do jogo por sensores personalizáveis, formular planos usando planejadores integrados e interagir com o ambiente via atuadores. A biblioteca suporta integração com Unity, Unreal e ambientes Java puros, facilitando testes automatizados, pesquisa em IA e simulações. Promove a reutilização de módulos de comportamento, prototipagem rápida e fluxos de trabalho de QA robustos, automatizando cenários de teste repetitivos e simulando comportamentos complexos de jogadores sem intervenção manual.

AI Agent é um framework de código aberto em Python projetado para simplificar o desenvolvimento de agentes inteligentes. Suporta orquestração de múltiplos agentes, integração perfeita com ferramentas externas e APIs, e gerenciamento de memória embutido para conversas persistentes. Os desenvolvedores podem definir prompts, ações e fluxos de trabalho personalizados, além de estender funcionalidades através de um sistema de plugins. AI Agent acelera a criação de chatbots, assistentes virtuais e fluxos de trabalho automatizados, oferecendo componentes reutilizáveis e interfaces padronizadas.

NPI.ai oferece uma plataforma abrangente onde os usuários podem projetar graficamente agentes de IA através de módulos de arrastar e soltar. Cada agente é composto por componentes como prompts de modelo de linguagem, chamadas de funções, lógica de decisão e vetores de memória. A plataforma suporta integração com APIs, bancos de dados e serviços de terceiros. Os agentes podem manter o contexto através de camadas de memória embutidas, permitindo envolver-se em conversas multi-turno, recuperar interações passadas e realizar raciocínio dinâmico. O NPI.ai inclui controle de versão, ambientes de teste e pipelines de implantação, facilitando iteração e lançamento de agentes em produção. Com logs e monitoramento em tempo real, as equipes ganham insights sobre o desempenho do agente e interações do usuário, facilitando melhorias contínuas e garantindo confiabilidade em escala.

MADDPG escalável é uma estrutura orientada à pesquisa para aprendizado por reforço multiagente, oferecendo uma implementação escalável do algoritmo MADDPG. Possui críticos centralizados durante o treinamento e atores independentes em tempo de execução para estabilidade e eficiência. A biblioteca inclui scripts Python para definir ambientes personalizados, configurar arquiteturas de rede e ajustar hiperparâmetros. Os usuários podem treinar múltiplos agentes em paralelo, monitorar métricas e visualizar curvas de aprendizado. Integra-se com ambientes semelhantes ao OpenAI Gym e suporta aceleração GPU via TensorFlow. Ao fornecer componentes modulares, o MADDPG escalável permite experimentações flexíveis em tarefas multiagente cooperativas, competitivas ou mistas, facilitando prototipagem rápida e benchmarking.