MARFT é uma biblioteca baseada em Python para LLMs, permitindo experimentos reprodutíveis e prototipagem rápida de sistemas de IA colaborativos.

MASlite fornece uma API clara para criar classes de agentes, registrar comportamentos e lidar com comunicação baseada em eventos entre os agentes. Inclui um agendador para gerenciar tarefas dos agentes, modelagem de ambientes para simular interações e um sistema de plugins para estender capacidades centrais. Desenvolvedores podem rapidamente prototipar cenários multiagentes em Python, definindo métodos do ciclo de vida do agente, conectando agentes via canais e executando simulações em modo sem cabeça ou integrando com ferramentas de visualização.

Multi-Agent-AI-Models-and-Path-Planning fornece um kit de ferramentas abrangente para desenvolver e testar sistemas multiagente combinados com métodos clássicos e modernos de planejamento de rotas. Inclui implementações de algoritmos como A*, Dijkstra, RRT e campos potenciais, além de modelos de comportamento de agentes personalizáveis. O framework apresenta módulos de simulação e visualização, permitindo criação de cenários, monitoramento em tempo real e análise de desempenho de forma integrada. Projetado para extensibilidade, os usuários podem incorporar novos algoritmos de planejamento ou modelos de decisão de agentes para avaliar navegação cooperativa e alocação de tarefas em ambientes complexos.

multiagent-golang fornece uma abordagem estruturada para construir sistemas multiagentes em Go. Introduz uma abstração de Agente onde cada agente pode ser equipado com vários sensores para perceber seu ambiente e atuadores para agir. Os agentes executam de forma concorrente usando goroutines e comunicam-se por canais de mensagem dedicados. O framework também inclui uma camada de simulação de ambiente para lidar com eventos, gerenciar o ciclo de vida do agente e rastrear mudanças de estado. Desenvolvedores podem facilmente estender ou personalizar comportamentos de agentes, configurar parâmetros de simulação e integrar módulos adicionais para registro ou análise. Isso agiliza a criação de simulações escaláveis e concorrentes para pesquisa e prototipagem.

Agentes em evolução fornece uma estrutura baseada em programação genética para construir e evoluir agentes de IA modulares. Os usuários montam arquiteturas de agentes a partir de componentes intercambiáveis, definem simulações de ambientes e métricas de aptidão, e então executam ciclos evolutivos para gerar automaticamente comportamentos de agentes aprimorados. A biblioteca inclui ferramentas para mutação, cruzamento, gerenciamento de população e monitoramento da evolução, permitindo que pesquisadores e desenvolvedores criem protótipos, testem e aprimorem agentes autônomos em ambientes simulados diversos.

A IntelligentMASPlatform foi construída para acelerar o desenvolvimento e implantação de sistemas multiagente oferecendo uma arquitetura modular com camadas distintas para agentes, ambiente e serviços. Os agentes se comunicam usando mensagens ACL compatíveis com FIPA, possibilitando negociações e coordenação dinâmicas. A plataforma inclui um simulador de ambiente versátil que permite modelar cenários complexos, agendar tarefas de agentes e visualizar interações em tempo real através de um painel embutido. Para comportamentos avançados, integra módulos de aprendizado por reforço e suporta plugins de comportamento personalizados. Ferramentas de implantação permitem empacotar agentes em aplicativos autônomos ou redes distribuídas. Além disso, a API da plataforma facilita a integração com bancos de dados, dispositivos IoT ou serviços de IA de terceiros, tornando-a adequada para pesquisa, automação industrial e casos de uso em cidades inteligentes.

Aeiva é uma plataforma voltada para desenvolvedores que permite criar, implantar e avaliar agentes de IA autônomos em ambientes de simulação flexíveis. Possui um motor baseado em plugins para definição de ambiente, APIs intuitivas para personalizar ciclos de decisão dos agentes e coleta de métricas integrada para análise de desempenho. O framework suporta integração com OpenAI Gym, PyTorch e TensorFlow, além de oferecer uma interface web em tempo real para monitorar simulações ao vivo. As ferramentas de benchmark do Aeiva permitem organizar torneios de agentes, registrar resultados e visualizar comportamentos para ajustar estratégias e acelerar a pesquisa em IA multiagentes.

AgentVerse foi projetado para facilitar a criação de arquiteturas multiagentes, oferecendo um conjunto de módulos reutilizáveis e abstrações. Os usuários podem definir classes de agentes únicas com lógica de decisão personalizada, estabelecer canais de comunicação para troca de mensagens e simular condições ambientais. A plataforma suporta interações síncronas e assíncronas entre agentes, permitindo fluxos de trabalho complexos, como negociação, delegação de tarefas e resolução cooperativa de problemas. Com registro e monitoramento integrados, os desenvolvedores podem rastrear ações dos agentes e avaliar métricas de desempenho. O AgentVerse também inclui modelos para casos de uso comuns, como exploração autônoma, simulações de negociação e geração colaborativa de conteúdo. Seu design plugável permite integrar facilmente modelos externos de aprendizado de máquina, como modelos de linguagem ou algoritmos de aprendizado por reforço, oferecendo flexibilidade para várias aplicações baseadas em IA.