Autogen Studio Research é um protótipo de pesquisa hospedado no GitHub para construir, visualizar e iterar aplicativos de IA multiagente. Oferece uma interface web que permite arrastar e soltar componentes de agentes, definir canais de comunicação e configurar pipelines de execução. Por trás, usa um SDK Python para conectar a diversos backends LLM (OpenAI, Azure, modelos locais) e fornece logs em tempo real, métricas e ferramentas de depuração. A plataforma é projetada para prototipagem rápida de sistemas colaborativos de agentes, fluxos de decisão e orquestração automatizada de tarefas.

NeuralABM é uma biblioteca open-source em Python que utiliza PyTorch para integrar redes neurais na modelagem baseada em agentes. Usuários podem especificar arquiteturas de agentes como módulos neurais, definir dinâmicas do ambiente e treinar comportamentos de agentes usando retropropagação entre passos de simulação. O framework suporta sinais de recompensa personalizados, aprendizado por currículo e atualizações síncronas ou assíncronas, permitindo o estudo de fenômenos emergentes. Com utilitários para registro, visualização e exportação de conjuntos de dados, pesquisadores e desenvolvedores podem analisar o desempenho do agente, depurar modelos e iterar no design da simulação. NeuralABM simplifica a combinação de reforço de aprendizagem com ABM para aplicações em ciências sociais, economia, robótica e comportamentos de NPC em jogos alimentados por IA. Oferece componentes modulares para personalização do ambiente, suporta interações multiagentes e fornece ganchos para integrar conjuntos de dados externos ou APIs para simulações do mundo real. O design aberto promove reprodutibilidade e colaboração através de configurações claras de experimentos e integração com controle de versão.