Whiz foi projetado para oferecer uma base robusta para o desenvolvimento de agentes inteligentes capazes de realizar fluxos de trabalho conversacionais e orientados a tarefas complexas. Usando Whiz, os desenvolvedores definem "ferramentas" — funções em Python ou APIs externas — que o agente pode invocar ao processar consultas do usuário. Um módulo de memória integrado captura e recupera o contexto da conversa, permitindo interações coerentes de múltiplos turnos. Um motor de planejamento dinâmico decompoe objetivos em passos acionáveis, enquanto uma interface flexível permite injetar políticas personalizadas, registros de ferramentas e backends de memória. Whiz suporta busca semântica baseada em embeddings para recuperar documentos relevantes, registro para auditoria e execução assíncrona para escalabilidade. Totalmente de código aberto, Whiz pode ser implantado em qualquer lugar que rode Python, permitindo prototipagem rápida de bots de suporte ao cliente, assistentes de análise de dados ou agentes especializados em domínio com pouco código boilerplate.

O AI Agent Code Generator fornece uma interface de linha de comando para estruturar projetos Python para agentes de IA. Os usuários selecionam entre múltiplos modelos baseados em LangChain, configuram suas chaves API OpenAI e especificam ferramentas ou funções personalizadas. A ferramenta então gera códigos boilerplate, estrutura de projeto e scripts de exemplo para implantar agentes conversacionais, de recuperação de informações ou automação de tarefas. Os desenvolvedores podem estender o código gerado com plugins adicionais, modificar prompts e integrar novos conjuntos de ferramentas para comportamentos especializados do agente, acelerando protótipos e desenvolvimento de produção.

AI Staff Dev Agent é um agente de linha de comando projetado para equipes de engenharia de software. Gera automaticamente trechos de código, revisa pull requests quanto à qualidade e estilo, escreve testes unitários para garantir cobertura e produz documentação do projeto. Configurável via variáveis de ambiente e modelos de prompt, integra-se diretamente com GitHub para criar branches, commits e pull requests. As equipes podem personalizar fluxos de trabalho, estender funcionalidades por meio de plugins e executar o agente localmente ou em pipelines CI para manter padrões de código consistentes e acelerar a entrega do projeto.

Cognita oferece uma arquitetura modular para construir aplicativos RAG: ingerir e indexar documentos, escolher entre OpenAI, TrueFoundry ou provedores de embeddings de terceiros, e configurar pipelines de recuperação via YAML ou Python DSL. Sua interface frontend integrada permite testar consultas, ajustar parâmetros de recuperação e visualizar similaridade vetorial. Após a validação, a Cognita fornece modelos de implantação para ambientes Kubernetes e serverless, permitindo escalar assistentes de IA baseados em conhecimento em produção com observabilidade e segurança.

JasonEnvironments oferece uma coleção de módulos de ambientes projetados especificamente para o sistema multi-agente Jason. Cada módulo expõe uma interface padronizada para que os agentes possam perceber, agir e interagir dentro de cenários diversos, como perseguição-evasão, busca por recursos e tarefas cooperativas. A biblioteca é fácil de integrar a projetos Jason existentes: basta incluir o JAR, configurar o ambiente desejado no arquivo de arquitetura do agente e iniciar a simulação. Desenvolvedores também podem estender ou personalizar parâmetros e regras para adaptar o ambiente às suas necessidades de pesquisa ou educação.

SCOUT-2 fornece uma arquitetura modular para construir agentes autônomos alimentados por grandes modelos de linguagem. Inclui decomposição de metas, planejamento de tarefas, um mecanismo de execução e um módulo de reflexão baseado em feedback. Os desenvolvedores definem um objetivo de alto nível, e o SCOUT-2 gera automaticamente uma árvore de tarefas, despacha agentes de trabalho para execução, monitora o progresso e refina as tarefas com base nos resultados. Ele integra-se às APIs da OpenAI e pode ser estendido com prompts e templates personalizados para suportar uma ampla variedade de fluxos de trabalho.

OpenMAS foi projetado para facilitar o desenvolvimento e avaliação de agentes de IA descentralizados e estratégias de coordenação multiagentes. Possui uma arquitetura modular que permite aos usuários definir comportamentos de agentes personalizados, modelos de ambientes dinâmicos e protocolos de mensagens entre agentes. A estrutura suporta simulação baseada em física, execução orientada a eventos e integração de plugins para algoritmos de IA. Os usuários podem configurar cenários via YAML ou Python, visualizar interações de agentes e coletar métricas de desempenho através de ferramentas analíticas integradas. OpenMAS otimiza a prototipagem em áreas de pesquisa como inteligência coletiva, robótica cooperativa e tomada de decisão distribuída.