KoG Playground é uma plataforma de código aberto, baseada no navegador, projetada para simplificar o desenvolvimento de agentes de geração aumentada por recuperação (RAG). Conecta-se a armazéns vetoriais populares como Pinecone ou FAISS, permitindo aos usuários ingerir corpora de texto, calcular embedings e configurar pipelines de recuperação visualmente. A interface oferece componentes modulares para definir modelos de prompts, backends de LLM (OpenAI, Hugging Face) e manipuladores de cadeia. Logs em tempo real exibem uso de tokens e métricas de latência para cada chamada de API, ajudando a otimizar desempenho e custos. Os usuários podem ajustar limites de similaridade, algoritmos de reclassificação e estratégias de fusão de resultados rapidamente, exportando suas configurações como trechos de código ou projetos reproduzíveis. KoG Playground agiliza a prototipagem de chatbots orientados ao conhecimento, aplicações de busca semântica e assistentes de IA personalizados com mínimo esforço de codificação.

Sistema Multi-Agente fornece um kit de ferramentas leve, mas poderoso, para projetar e executar simulações de múltiplos agentes. Os usuários podem criar classes de Agentes personalizadas para encapsular a lógica de tomada de decisão, definir objetos de Ambiente para representar estados e regras do mundo, e configurar um motor de Simulação para orquestrar as interações. O framework suporta componentes modulares para registro de logs, coleta de métricas e visualização básica para analisar comportamentos dos agentes em configurações cooperativas ou adversariais. É adequado para prototipagem rápida de robótica de enxame, alocação de recursos e experimentos de controle descentralizado.

O MCP Agent fornece uma base robusta para construir assistentes inteligentes impulsionados por IA, oferecendo componentes modulares para integrar modelos de linguagem, ferramentas personalizadas e fontes de dados. Suas funcionalidades principais incluem invocação dinâmica de ferramentas com base na intenção do usuário, gerenciamento de memória sensível ao contexto para conversas de longo prazo e um sistema de plugins flexível que simplifica a expansão de capacidades. Os desenvolvedores podem definir pipelines para processar entradas, acionar APIs externas e gerenciar fluxos de trabalho assíncronos, tudo mantendo logs e métricas transparentes. Com suporte para LLMs populares, modelos pré-configurados e controles de acesso baseados em funções, o MCP Agent agiliza o deployment de agentes de IA escaláveis e de fácil manutenção em ambientes de produção. Seja para chatbots de suporte ao cliente, bots de RPA ou assistentes de pesquisa, o MCP Agent acelera os ciclos de desenvolvimento e garante desempenho consistente em diferentes casos de uso.

Rigging é uma estrutura focada no desenvolvedor que agiliza a criação e orquestração de agentes de IA. Fornece registro de ferramentas e funções, gerenciamento de contexto e memória, encadeamento de fluxo de trabalho, eventos de callback e registro de logs. Os desenvolvedores podem integrar múltiplos provedores de LLM, definir plugins personalizados e montar pipelines de múltiplas etapas. O SDK em TypeScript com segurança de tipos do Rigging garante modularidade e reutilização, acelerando o desenvolvimento de agentes de IA para chatbots, processamento de dados e tarefas de geração de conteúdo.

AgentScope é uma estrutura focada no desenvolvedor, projetada para simplificar a criação de agentes inteligentes, oferecendo componentes modulares para planejamento dinâmico, armazenamento de memória contextual e integração de ferramentas/API. Suporta múltiplos backends de LLM (OpenAI, Anthropic, Hugging Face) e oferece pipelines personalizáveis para execução de tarefas, síntese de respostas e recuperação de dados. A arquitetura do AgentScope permite rápida prototipagem de bots conversacionais, agentes de automação de fluxo de trabalho e assistentes de pesquisa, mantendo extensibilidade e escalabilidade.