CogAgent é uma biblioteca Python de código aberto voltada para pesquisa, projetada para agilizar o desenvolvimento de agentes de IA. Fornece módulos principais para gerenciamento de memória, planejamento e raciocínio, integração de ferramentas e APIs, e execução de cadeia de pensamento. Com sua arquitetura altamente modular, os usuários podem definir ferramentas personalizadas, armazenamentos de memória e políticas de agentes para criar chatbots conversacionais, planejadores de tarefas autônomas e scripts de automação de fluxo de trabalho. O CogAgent suporta integração com LLMs populares como OpenAI GPT e Meta LLaMA, permitindo que pesquisadores e desenvolvedores experimentem, ampliem e escalem seus agentes inteligentes para diversas aplicações do mundo real.

DeepMind MAS Environment é uma biblioteca Python que fornece uma interface padronizada para construir e simular tarefas de aprendizado por reforço multiagente. Permite configurar o número de agentes, definir espaços de observação e ação, e personalizar estruturas de recompensa. A estrutura suporta canais de comunicação entre agentes, registro de desempenho e capacidades de renderização. Pesquisadores podem integrar facilmente o DeepMind MAS Environment com bibliotecas populares de RL, como TensorFlow e PyTorch, para avaliar novos algoritmos, testar protocolos de comunicação e analisar domínios de controle discretos e contínuos.

SmartRAG é uma biblioteca Python modular projetada para fluxos de trabalho de geração aprimorada por recuperação (RAG) com modelos de linguagem grandes. Ele combina ingestão de documentos, indexação vetorial e APIs de LLM de ponta para fornecer respostas precisas e ricas em contexto. Os usuários podem importar PDFs, arquivos de texto ou páginas web, indexá-los usando lojas de vetores populares como FAISS ou Chroma, e definir templates de prompts personalizados. O SmartRAG coordena a recuperação, montagem de prompts e inferência de LLM, retornando respostas coerentes fundamentadas nos documentos fonte. Ao abstrair a complexidade de pipelines RAG, ele acelera o desenvolvimento de sistemas de perguntas e respostas de base de conhecimento, chatbots e assistentes de pesquisa. Desenvolvedores podem estender conectores, trocar provedores de LLM e ajustar estratégias de recuperação para atender a domínios de conhecimento específicos.

SyntropAI é uma biblioteca Python voltada para desenvolvedores, projetada para simplificar a construção de agentes de IA autônomos. Ela fornece uma arquitetura modular com componentes principais para gerenciamento de memória, integração de ferramentas e API, abstração do backend LLM e um motor de planejamento que orquestra fluxos de trabalho de múltiplos passos. Os usuários podem definir ferramentas personalizadas, configurar memória persistente ou temporária e escolher entre provedores LLM suportados. SyntropAI também inclui hooks de registro e monitoramento para acompanhar as decisões do agente. Seus módulos de plug-and-play permitem às equipes iterar rapidamente nos comportamentos do agente, tornando-a ideal para chatbots, assistentes de conhecimento, bots de automação de tarefas e protótipos de pesquisa.

Agentes Autônomos é uma biblioteca Python de código aberto projetada para simplificar a criação de agentes de IA autônomos alimentados por grandes modelos de linguagem. Ao abstrair componentes essenciais como percepção, raciocínio e ação, ela permite que os desenvolvedores definam ferramentas, memórias e estratégias personalizadas. Os agentes podem planejar tarefas de múltiplos passos de forma autônoma, consultar APIs externas, processar resultados com analisadores personalizados e manter o contexto de conversação. A estrutura suporta seleção dinâmica de ferramentas, execução sequencial e paralela de tarefas, e persistência de memória, possibilitando automação robusta para tarefas que variam de análise de dados e pesquisa atéResumão de e-mails e web scraping. Seu design extensível facilita a integração com diferentes provedores de LLM e módulos personalizados.

BambooAI combina uma coleção de bibliotecas Python modulares, utilitários e templates projetados para simplificar a criação e implantação de agentes de IA autônomos. Em seu núcleo, o BambooAI fornece arquiteturas de memória flexíveis—bancos de dados vetoriais, caches efêmeros—e mecanismos de recuperação configuráveis para fluxos de trabalho RAG. Os desenvolvedores podem facilmente integrar ferramentas como pesquisa web, consultas à Wikipedia, operações de arquivos, consultas a bancos de dados e execução de código Python. O framework suporta APIs principais de LLM (OpenAI, Anthropic) bem como hospedagem local de modelos. Os agentes podem ser orquestrados via CLI simples, um serviço RESTful ou embutidos em aplicações. Recursos de registro, monitoramento e recuperação de erros garantem confiabilidade na produção. Extensões orientadas à comunidade e sistemas de plugins tornam o BambooAI extensível para domínios e fluxos de trabalho personalizados.

FMAS (Sistema Multiagente Flexível) é uma biblioteca de código aberto em Python para construir, executar e visualizar simulações multiagente. Você pode definir agentes com lógica de decisão personalizada, configurar um modelo de ambiente, estabelecer canais de mensagens para comunicação e executar execuções de simulação escaláveis. O FMAS fornece hooks para monitorar o estado do agente, depurar interações e exportar resultados. Sua arquitetura modular suporta plugins para visualização, coleta de métricas e integração com fontes de dados externas, tornando-o ideal para pesquisa, educação e prototipagem de sistemas autônomos no mundo real.

GenAI Agents SDK é uma biblioteca Python de código aberto projetada para ajudar desenvolvedores a criar agentes de IA autônomos usando grandes modelos linguísticos. Oferece um modelo de agente central com módulos intercambiáveis para armazenamento de memória, interfaces de ferramenta, estratégias de planejamento e ciclos de execução. Você pode configurar agentes para chamar APIs externas, ler/gravar arquivos, realizar buscas ou interagir com bancos de dados. Seu design modular garante fácil personalização, rápida prototipagem e integração tranquila de novas capacidades, capacitando a criação de aplicações de IA dinâmicas e autônomas que podem raciocinar, planejar e agir em cenários do mundo real.

Jupyter AI Agents é uma estrutura que embute assistentes de IA autônomos dentro dos ambientes Jupyter Notebook e JupyterLab. Permite aos usuários criar, configurar e executar múltiplos agentes capazes de realizar tarefas como análise de dados, geração de código, depuração, raspagem de web e recuperação de conhecimento. Cada agente mantém memória contextual e pode ser encadeado para fluxos de trabalho complexos. Com comandos mágicos simples e APIs Python, os usuários integram agentes de forma fluida com bibliotecas e conjuntos de dados existentes. Baseado em populares LLMs, suporta modelos de prompt personalizados, comunicação entre agentes e feedback em tempo real. Essa plataforma transforma fluxos de trabalho tradicionais de notebooks automatizando tarefas repetitivas, acelerando protótipos e habilitando exploração interativa alimentada por IA diretamente no ambiente de desenvolvimento.

O LangChain Google Gemini Agent é uma biblioteca baseada em Python projetada para simplificar a criação de agentes de IA autônomos alimentados pelos modelos de linguagem Gemini do Google. Combina a abordagem modular do LangChain — permitindo encadeamentos de prompts, gerenciamento de memória e integrações de ferramentas — com a compreensão avançada de linguagem natural do Gemini. Os usuários podem definir ferramentas personalizadas para chamadas de API, consultas a bancos de dados, raspagem de Web e sumarização de documentos; orquestrar essas ferramentas por meio de um agente que interpreta entradas do usuário, seleciona ações de ferramenta apropriadas e compõe respostas coerentes. O resultado é um agente flexível capaz de raciocínio em múltiplas etapas, acesso a dados ao vivo e diálogos contextuais, ideal para construir chatbots, assistentes de pesquisa e fluxos de trabalho automáticos. Além disso, suporta integração com lojas de vetores populares e serviços em nuvem para escalabilidade.

LlamaIndex é uma biblioteca Python focada em desenvolvedores, projetada para conectar grandes modelos de linguagem a dados privados ou específicos de domínio. Oferece múltiplos tipos de índice — como vetores, árvores e índices de palavras-chave — além de adaptadores para bancos de dados, sistemas de arquivos e APIs web. A estrutura inclui ferramentas para dividir documentos em nós, incorporar esses nós usando modelos de incorporação populares e realizar buscas inteligentes para fornecer contexto a um LLM. Com cache embutido, esquemas de consulta e gerenciamento de nós, LlamaIndex simplifica a construção de geração aumentada por recuperação, permitindo respostas altamente precisas e ricas em contexto em aplicações como chatbots, serviços de QA e pipelines de análise.

multiagent_envs oferece um conjunto modular de ambientes baseados em Python, sob medida para pesquisa e desenvolvimento em aprendizado por reforço multiagente. Inclui cenários como navegação cooperativa, predador-vítima, dilemas sociais e arenas competitivas. Cada ambiente permite definir o número de agentes, características de observação, funções de recompensa e dinâmica de colisões. O framework integra-se perfeitamente com bibliotecas populares de RL, como Stable Baselines e RLlib, permitindo loops de treinamento vetorizados, execução paralela e fácil registro. Os usuários podem estender cenários existentes ou criar novos seguindo uma API simples, acelerando a experimentação com algoritmos como MADDPG, QMIX e PPO em uma configuração consistente e reprodutível.

NagaAgent é uma biblioteca de código aberto em Python projetada para simplificar a criação, orquestração e escalabilidade de agentes de IA. Ela fornece um sistema plug-and-play para integração de ferramentas, objetos de memória conversacional persistentes e um controlador assíncrono de múltiplos agentes. Os desenvolvedores podem registrar ferramentas personalizadas como funções, gerenciar o estado do agente e coreografar interações entre vários agentes. A estrutura inclui funções de registro, hooks de tratamento de erro e configurações predefinidas para prototipagem rápida. NagaAgent é ideal para construir fluxos de trabalho complexos — bots de suporte ao cliente, pipelines de processamento de dados ou assistentes de pesquisa — sem sobrecarga de infraestrutura.

Pydantic foi projetado para ajudar os desenvolvedores a gerenciar dados facilmente através da validação de dados e gerenciamento de configurações usando Python. Ele permite que os usuários definam modelos de dados usando classes Python, validando automaticamente os dados em relação a esses modelos. Isso inclui verificação de tipos, validação de objetos aninhados e até mesmo gerenciamento de configurações. Com o Pydantic, os desenvolvedores podem detectar rapidamente problemas de dados em tempo de execução, melhorando a robustez e a manutenibilidade das aplicações.

Agentes de Aprendizado por Reforço para Jogos PettingZoo é uma biblioteca de código Python que entrega algoritmos prontos de DQN, PPO e A2C para aprendizado por reforço multiagente nos ambientes PettingZoo. Possui scripts padronizados de treinamento e avaliação, hiperparâmetros configuráveis, registro integrado no TensorBoard e suporte tanto para jogos competitivos quanto cooperativos. Pesquisadores e desenvolvedores podem clonar o repositório, ajustar os parâmetros do ambiente e do algoritmo, executar sessões de treinamento e visualizar métricas para avaliar e iterar rapidamente suas experiências em RL multiagente.

simple_rl é uma biblioteca minimalista em Python projetada para agilizar a pesquisa e educação em aprendizado por reforço. Ela fornece uma API consistente para definir ambientes e agentes, com suporte embutido para paradigmas comuns de RL, incluindo Q-learning, métodos de Monte Carlo e algoritmos de programação dinâmica como iteração de valores e de políticas. A estrutura inclui ambientes de exemplo como GridWorld, MountainCar e Multi-Armed Bandits, facilitando experimentação prática. Os usuários podem estender classes básicas para implementar ambientes ou agentes personalizados, enquanto funções utilitárias cuidam de registro, acompanhamento de desempenho e avaliação de políticas. A arquitetura leve de simple_rl e sua base de código clara a tornam ideal para prototipagem rápida, ensino dos fundamentos de RL e benchmarking de novos algoritmos em um ambiente reprodutível e de fácil compreensão.

Serena foi projetada para automatizar fluxos de trabalho complexos através de planejamento e execução autônoma. Interage com motores de busca web, bancos de dados e APIs para coletar informações, sumariza resultados e realiza tarefas de acordo com objetivos definidos pelo usuário. Criada como uma biblioteca Python, Serena mantém o estado entre sessões, carrega plugins dinamicamente para capacidades estendidas e usa modelos de linguagem grande para gerar planos estruturados. Desenvolvedores podem personalizar a integração de ferramentas para execução de código, gerenciamento de arquivos e análise, tornando Serena uma estrutura versátil para pesquisa, processamento de dados, geração de conteúdo e além.

AgentSimulation é uma biblioteca Python de código aberto construída sobre Pygame para simular múltiplos agentes autônomos em um ambiente 2D. Permite que os usuários configurem propriedades do agente, comportamentos de direção (buscar, fugir, vagar), detecção de colisões, busca de caminhos e regras interativas. Com renderização em tempo real e design modular, suporta prototipagem rápida, simulações educativas e pesquisa em pequena escala em inteligência de enxame ou interações multi-agentes.