Agentic Kernel é uma estrutura de código aberto em Python que simplifica a construção de agentes de IA personalizáveis. Ela integra componentes modulares—pipelines de planejamento, bancos de memória, registros de ferramentas e módulos de reflexão—permitindo que os desenvolvedores orquestrem fluxos de trabalho complexos com qualquer provedor de LLM. Ao fornecer uma arquitetura de núcleo desacoplada e extensível, o Agentic Kernel acelera a criação de assistentes inteligentes, bots de pesquisa e agentes de automação em várias áreas.
Agentic Kernel é uma estrutura de código aberto em Python que simplifica a construção de agentes de IA personalizáveis. Ela integra componentes modulares—pipelines de planejamento, bancos de memória, registros de ferramentas e módulos de reflexão—permitindo que os desenvolvedores orquestrem fluxos de trabalho complexos com qualquer provedor de LLM. Ao fornecer uma arquitetura de núcleo desacoplada e extensível, o Agentic Kernel acelera a criação de assistentes inteligentes, bots de pesquisa e agentes de automação em várias áreas.
O Agentic Kernel oferece uma arquitetura desacoplada para construção de agentes de IA, compondo componentes reutilizáveis. Os desenvolvedores podem definir pipelines de planejamento para dividir metas, configurar bancos de memória de curto e longo prazo usando embeddings ou backends baseados em arquivo, e registrar ferramentas ou APIs externas para execução de ações. A estrutura suporta seleção dinâmica de ferramentas, ciclos de reflexão do agente e agendamento embutido para gerenciar fluxos de trabalho do agente. Seu design plugável acomoda qualquer provedor de LLM e componentes personalizados, possibilitando casos de uso como assistentes de conversação, bots de pesquisa automatizados e bots de processamento de dados. Com logs transparentes, gerenciamento de estado e fácil integração, o Agentic Kernel acelera o desenvolvimento, garantindo manutenabilidade e escalabilidade em aplicações orientadas a IA.
Quem usará Agentic Kernel?
Desenvolvedores de IA
Engenheiros de Aprendizado de Máquina
Cientistas de Dados
Desenvolvedores de Software
Cientistas de Pesquisa
Como usar Agentic Kernel?
Passo 1: Instale o pacote via pip: pip install prompts, e expanda com módulos personalizados
Plataforma
mac
windows
linux
Características e Benefícios Principais de Agentic Kernel
Principais recursos
Arquitetura modular de núcleo
Pipeline de planejamento para decomposição de metas
Bancos de memória de curto e longo prazo
Integração dinâmica de ferramentas e APIs
Reflexão do agente e agendamento
Design independente de provedor de LLM
Os benefícios
Acelera o desenvolvimento de agentes de IA
Altamente extensível e personalizável
Suporta qualquer provedor de LLM
Gerenciamento transparente de estado e memória
Código aberto com suporte da comunidade
Principais Casos de Uso & Aplicações de Agentic Kernel
Chatbots conversacionais
Assistentes de pesquisa automatizados
Bots de automação de tarefas e fluxos de trabalho
Agentes de análise de dados e geração de relatórios
Crewai orquestra interações entre múltiplos agentes de IA, possibilitando a resolução colaborativa de tarefas, planejamento dinâmico e comunicação entre agentes.
Eigent é uma plataforma de força de trabalho de IA de código aberto que gerencia fluxos de trabalho complexos por meio de colaboração de múltiplos agentes.
Sentient é uma estrutura de Agente de IA que permite aos desenvolvedores criar NPCs com memória de longo prazo, planejamento orientado por objetivos e conversação natural.
O Lyzr Studio é uma plataforma de desenvolvimento de agentes de IA para criar assistentes conversacionais personalizados integrando APIs e dados empresariais.
AutoAct é uma estrutura de agente de IA de código aberto que permite raciocínio baseado em LLM, planejamento e invocação dinâmica de ferramentas para automação de tarefas.
OpenKBS usa embeddings impulsionados por IA para converter documentos em uma base de conhecimento conversacional para perguntas e respostas instantâneas.
Uma solução para construir agentes de IA personalizáveis com LangChain na AWS Bedrock, aproveitando modelos de introdução e ferramentas personalizadas.
scenario-go é um SDK Go para definir fluxos de trabalho conversacionais complexos orientados por IA, gerenciando prompts, contexto e tarefas de IA em múltiplas etapas.
Uma estrutura baseada em ROS para colaboração multi-robôs que possibilita alocação autônoma de tarefas, planejamento e execução coordenada de missões em equipes.
LangGraph Learn oferece uma interface gráfica interativa para desenhar e executar fluxos de trabalho de agentes de IA baseados em gráficos, visualizando cadeias de modelos de linguagem.
Uma estrutura Python para construir pipelines de raciocínio de múltiplos passos e fluxos de trabalho semelhantes a agentes com grandes modelos de linguagem.
SARL é uma linguagem de programação orientada a agentes e um ambiente de runtime que fornece comportamentos orientados a eventos e simulação de ambientes para sistemas multi-agentes.
A Biblioteca de IA é uma plataforma para desenvolvedores que permite construir e implantar agentes de IA personalizáveis usando cadeias modulares e ferramentas.
RModel é uma estrutura de agentes de IA de código aberto que orquestra LLMs, integração de ferramentas e memória para aplicações conversacionais e orientadas a tarefas avançadas.
Oferece um backend FastAPI para orquestração visual baseada em gráficos e execução de fluxos de trabalho de modelos de linguagem na interface do LangGraph GUI.