O NKC Multi-Agent Models fornece a pesquisadores e desenvolvedores uma ferramenta completa para projetar, treinar e avaliar sistemas de aprendizado por reforço multiagente. Possui uma arquitetura modular onde os usuários definem políticas personalizadas de agentes, dinâmicas ambientais e estruturas de recompensa. A integração perfeita com OpenAI Gym permite prototipagem rápida, enquanto o suporte a TensorFlow e PyTorch oferece flexibilidade na escolha dos backends de aprendizagem. A estrutura inclui utilitários para replay de experiência, treinamento centralizado com execução descentralizada e treinamento distribuído em múltiplas GPUs. Módulos extensos de registro e visualização capturam métricas de desempenho, facilitando o benchmarking e o ajuste de hiperparâmetros. Ao simplificar a configuração de cenários cooperativos, competitivos e de motivações mistas, o NKC Multi-Agent Models acelera experimentos em domínios como veículos autônomos, enxames robóticos e inteligência de jogos.

Team Coordination é uma biblioteca leve em Python projetada para simplificar a orquestração de múltiplos agentes de IA trabalhando juntos em tarefas complexas. Ao definir papéis especializados de agentes — como planejadores, executores, avaliadores ou comunicadores — os usuários podem decompor um objetivo de alto nível em subtarefas gerenciáveis, delegá-las a agentes individuais e facilitar a comunicação estruturada entre eles. A estrutura gerencia execução assíncrona, roteamento de protocolos e agregação de resultados, permitindo que equipes de agentes de IA colaborem de forma eficiente. Seu sistema de plugins suporta integração com modelos de linguagem grande (LLMs), APIs e lógica personalizada, tornando-se ideal para aplicações em atendimento ao cliente automatizado, pesquisa, IA de jogos e pipelines de processamento de dados. Com abstrações claras e componentes extensíveis, Team Coordination acelera o desenvolvimento de fluxos de trabalho escaláveis de múltiplos agentes.