Agent Transparency Tool oferece uma estrutura abrangente para instrumentar agentes de IA com recursos de transparência. Fornece interfaces de registro para registrar transições de estado e decisões, módulos para calcular métricas-chave de transparência (por exemplo, escores de confiança, linhagem de decisão) e painéis de visualização para explorar o comportamento do agente ao longo do tempo. Integra-se perfeitamente com frameworks populares de agentes, gera logs estruturados de transparência, suporta exportação em formatos JSON ou CSV e inclui utilitários para plotar curvas de transparência para auditoria e análise de desempenho. Este kit de ferramentas capacita equipes a identificar vieses, depurar fluxos de trabalho e demonstrar práticas responsáveis de IA.

LLM State Machine é uma estrutura Python de código aberto projetada para construir agentes de IA usando máquinas de estado explícitas. Os desenvolvedores definem estados como passos discretos — cada um invocando um grande modelo de linguagem ou lógica personalizada — e transições baseadas em saídas. Essa abordagem oferece clareza, manutenibilidade e manipulação robusta de erros para fluxos de trabalho multi-etapas alimentados por LLM, como processamento de documentos, bots conversacionais ou pipelines de automação.

Java Action Interpolate é uma biblioteca Java especializada projetada para integrar-se ao framework multi-agente LightJason. Ela fornece um conjunto de algoritmos de interpolação, incluindo métodos linear, polinomial e spline, permitindo que os agentes façam transições fluidas entre estados e ações. O módulo oferece parâmetros de interpolação configuráveis, se conecta ao ciclo de vida de ações do LightJason e suporta tipos de dados personalizados. Ao incorporar o Java Action Interpolate, os desenvolvedores podem eliminar saltos abruptos de comportamento, aumentar o realismo da simulação e simplificar a implementação de movimentos suaves de agentes e comportamentos orientados a decisões em ambientes distribuídos ou de simulação.