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.

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.