O Agente de IA com MCP é uma estrutura abrangente projetada para agilizar o desenvolvimento de agentes de IA avançados capazes de manter o contexto de longo prazo, realizar raciocínio de várias etapas e adaptar estratégias com base na memória. Ele usa um design modular composto por Gerenciador de Memória, Planejador Condicional e Gerenciador de Prompt, permitindo integrações personalizadas e extensões com vários LLMs. O Gerenciador de Memória armazena persistentemente interações passadas, garantindo retenção de contexto. O Planejador Condicional avalia condições em cada passo e seleciona dinamicamente a próxima ação. O Gerenciador de Prompt formata entradas e encadeia tarefas de forma fluida. Desenvolvido em Python, integra-se com modelos GPT da OpenAI via API, suporta geração aprimorada por recuperação e facilita agentes conversacionais, automação de tarefas ou sistemas de suporte à decisão. Documentação extensa e exemplos orientam os usuários na configuração e personalização.

Sistema Multi-Agentes do Zero oferece um conjunto abrangente de módulos Python para construir, personalizar e avaliar ambientes multi-agentes do zero. Os usuários podem definir modelos de mundo, criar classes de agentes com entradas sensoriais únicas e capacidades de ação, e estabelecer protocolos de comunicação flexíveis para cooperação ou competição. A estrutura suporta alocação dinâmica de tarefas, módulos de planejamento estratégico e monitoramento de desempenho em tempo real. Sua arquitetura modular permite integração fácil de algoritmos personalizados, funções de recompensa e mecanismos de aprendizado. Com ferramentas de visualização integradas e utilitários de registro, os desenvolvedores podem monitorar interações de agentes e diagnosticar padrões de comportamento. Projetado para extensibilidade e clareza, o sistema atende tanto pesquisadores explorando IA distribuída quanto educadores ensinando modelagem baseada em agentes.