Java-Action-Bool é uma biblioteca de ações Java de código aberto para a plataforma de agentes LightJason. Ela oferece operações lógicas booleanas integradas — AND, OR, NOT, XOR, NAND, NOR, XNOR — para agilizar a tomada de decisão dos agentes e a avaliação de condições diretamente nos planos do agente.
Java-Action-Bool é uma biblioteca de ações Java de código aberto para a plataforma de agentes LightJason. Ela oferece operações lógicas booleanas integradas — AND, OR, NOT, XOR, NAND, NOR, XNOR — para agilizar a tomada de decisão dos agentes e a avaliação de condições diretamente nos planos do agente.
Java-Action-Bool integra-se perfeitamente com a estrutura de múltiplos agentes LightJason, permitindo que os desenvolvedores utilizem ações de lógica booleana prontas em seus programas de agentes. Em vez de escrever verificações booleanas personalizadas, você pode chamar ações fornecidas como ActionBoolAnd,ActionBoolOr, ActionBoolNot e mais. Essas ações avaliam valores de verdade em tempo de execução para orientar o comportamento dos agentes, reduzindo código redundante e simplificando a definição de planos em sistemas de agentes cognitivos e reativos.
A Biblioteca de IA é uma plataforma para desenvolvedores que permite construir e implantar agentes de IA personalizáveis usando cadeias modulares e ferramentas.
Uma estrutura baseada em Python que implementa algoritmos de formação de bandos para simulação multiagente, permitindo que agentes de IA coordenem-se e naveguem dinamicamente.
Uma estrutura de código aberto que permite agentes autônomos de LLM com geração aumentada por recuperação, suporte a bancos de dados vetoriais, integração de ferramentas e fluxos de trabalho personalizáveis.
Pipe Pilot é uma estrutura Python que orquestra pipelines de agentes alimentados por LLM, permitindo fluxos de trabalho de IA complexos e multi-etapas com facilidade.
Repositório de código aberto fornecendo receitas de código práticas para construir agentes de IA aproveitando as capacidades de raciocínio e uso de ferramentas do Google Gemini.
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.
Agentic Workflow é uma estrutura em Python para projetar, orquestrar e gerenciar fluxos de trabalho de IA multiagente para tarefas automatizadas complexas.
Uma demonstração do GitHub apresentando SmolAgents, uma estrutura leve de Python para orquestrar fluxos de trabalho multiagentes alimentados por LLM com integração de ferramentas.
Um framework Python para definir e executar facilmente fluxos de trabalho de agentes de IA de forma declarativa usando especificações semelhantes a YAML.
Uma estrutura Pythonic que implementa o Protocolo de Contexto do Modelo para construir e executar servidores de agentes de IA com ferramentas personalizadas.
LangGraph permite que desenvolvedores Python construam e aportem fluxos de trabalho de agentes de IA personalizados usando pipelines modulares baseados em gráficos.
LinkAgent orquestra múltiplos modelos de linguagem, sistemas de recuperação e ferramentas externas para automatizar fluxos de trabalho complexos baseados em IA.
OLI é uma estrutura de agente de IA baseada em navegador que permite aos usuários orquestrar funções OpenAI e automatizar tarefas de múltiplos passos de forma contínua.