O Rastreamento Visual Multi-Agente implementa um sistema distribuído composto por agentes inteligentes que comunicam para melhorar precisão e robustez no rastreamento de objetos em vídeo. Os agentes executam redes neurais convolucionais para detecção, compartilham observações para lidar com oclusões e ajustam parâmetros de rastreamento através de aprendizagem por reforço. Compatível com conjuntos de dados de vídeo populares, suporta treinamento e inferência em tempo real. Usuários podem integrá-lo facilmente a pipelines existentes e estender comportamentos de agentes para aplicações personalizadas.

O llm-ReAct implementa a arquitetura ReAct (Reasoning and Acting) para modelos de linguagem de grande porte, permitindo uma integração contínua do raciocínio de cadeia de pensamento com execução de ferramentas externas e armazenamento de memória. Os desenvolvedores podem configurar um conjunto de ferramentas personalizadas — como busca na web, consultas a bancos de dados, operações com arquivos e calculadoras — e instruir o agente a planejar tarefas de múltiplos passos, invocando as ferramentas conforme necessário para recuperar ou processar informações. O módulo de memória embutido preserva o estado da conversa e ações passadas, apoiando comportamentos de agente mais conscientes do contexto. Com código modular em Python e suporte às APIs OpenAI, o llm-ReAct simplifica experimentos e a implantação de agentes inteligentes capazes de resolver problemas de forma adaptativa, automatizar fluxos de trabalho e fornecer respostas ricas em contexto.