Llama-Agent é um kit de Ferramentas voltado para desenvolvedores para criar agentes de IA inteligentes alimentados por grandes modelos de linguagem. Oferece integração de ferramentas para chamar APIs ou funções externas, gerenciamento de memória para armazenar e recuperar contexto, e planejamento de cadeia de pensamento para dividir tarefas complexas. Os agentes podem executar ações, interagir com ambientes personalizados e se adaptar por meio de um sistema de plugins. Como um projeto de código aberto, suporta fácil extensão de componentes principais, permitindo experimentação rápida e implantação de fluxos de trabalho automatizados em várias áreas.

StableAgents fornece um conjunto de ferramentas abrangente para criar agentes de IA autônomos que podem planejar, executar e adaptar fluxos de trabalho complexos usando grandes modelos de linguagem. Suporta componentes modulares incluindo planejadores, armazéns de memória, ferramentas e avaliadores. Os agentes podem acessar APIs externas, realizar tarefas com recuperação aumentada e armazenar contexto de conversas ou interações. O framework vem com CLI e SDK Python, permitindo desenvolvimento local ou implantação na nuvem. Através de sua arquitetura de plugins, o StableAgents integra-se com provedores populares de LLMs e bancos de dados vetoriais, além de incluir painéis de monitoramento e registros para rastreamento de desempenho.

ModelOp Center é uma plataforma avançada projetada para governar, monitorar e gerenciar modelos de IA em toda a empresa. Este software ModelOps é essencial para a orquestração de iniciativas de IA, incluindo aquelas que envolvem IA generativa e Modelos de Linguagem Grande (LLMs). Ele garante que todos os modelos de IA operem de forma eficiente, cumpram os padrões regulatórios e entreguem valor em todo o seu ciclo de vida. As empresas podem aproveitar o ModelOp Center para melhorar a escalabilidade, confiabilidade e conformidade de suas implantações de IA.

GPA-LM é uma estrutura baseada em Python projetada para simplificar a criação e orquestração de agentes de IA alimentados por grandes modelos de linguagem. Conta com um planejador que divide instruções de alto nível em subtarefas, um executor que gerencia chamadas de ferramentas e interações, e um módulo de memória que mantém o contexto entre sessões. A arquitetura de plugins permite aos desenvolvedores adicionar ferramentas, APIs e lógica de decisão personalizadas. Com suporte multi-agente, o GPA-LM pode coordenar papéis, distribuir tarefas e agregar resultados. Integra-se facilmente com LLMs populares como OpenAI GPT e suporta implantação em diversos ambientes. O framework acelera o desenvolvimento de agentes autônomos para pesquisa, automação e prototipagem de aplicações.

A Narus oferece um ambiente seguro de IA generativa (GenAI) onde os funcionários podem usar a funcionalidade de chat de IA com confiança. A plataforma garante que as organizações tenham visibilidade em tempo real do uso e custos da IA, enquanto estabelece salvaguardas contra a ameaça do uso oculto da IA. Com a Narus, as empresas podem aproveitar vários grandes modelos de linguagem de forma segura e evitar possíveis vazamentos de dados e riscos de conformidade. Isso permite que as empresas maximizem seus investimentos em IA e aumentem a produtividade dos funcionários, mantendo uma sólida segurança de dados.

PromptPoint é uma plataforma sem código que capacita os usuários a projetar, testar e implantar configurações de prompts. Permite que as equipes se conectem com vários modelos de linguagem grandes (LLMs) de forma perfeita, proporcionando flexibilidade em um ecossistema LLM diversificado. A plataforma visa simplificar a engenharia e o teste de prompts, tornando-os acessíveis a usuários sem habilidades de programação. Com recursos de teste de prompts automatizados, os usuários podem desenvolver e implantar prompts de forma eficiente, melhorando a produtividade e a colaboração entre as equipes.

Taiga é uma estrutura de agente de IA open-source baseada em Python, projetada para agilizar a criação, orquestração e implantação de agentes autônomos de grande modelo de linguagem (LLM). A estrutura inclui um sistema de plugins flexível para integrar ferramentas personalizadas e APIs externas, um módulo de memória configurável para gerenciar contextos conversacionais de longo e curto prazo, e um mecanismo de encadeamento de tarefas para sequenciar fluxos de trabalho de várias etapas. O Taiga também oferece registro de logs, métricas e tratamento de erros integrados para prontidão de produção. Os desenvolvedores podem criar rapidamente agentes com modelos predefinidos, estender funcionalidades via SDK e implantar em várias plataformas. Ao abstrair a lógica complexa de orquestração, o Taiga permite que equipes concentrem-se na construção de assistentes inteligentes capazes de pesquisar, planejar e executar ações automaticamente.

bedrock-agent é uma estrutura versátil de agentes de IA que integra com o conjunto de grandes modelos de linguagem do AWS Bedrock para orquestrar fluxos de trabalho complexos e orientados por tarefas. Oferece uma arquitetura de plugins para registrar ferramentas personalizadas, módulos de memória para persistência de contexto e um mecanismo de cadeia de raciocínio para melhor raciocínio. Através de uma API Python simples e interface de linha de comando, permite que os desenvolvedores definam agentes capazes de chamar serviços externos, processar documentos, gerar código ou interagir com os usuários via chat. Os agentes podem ser configurados para selecionar automaticamente ferramentas relevantes com base em solicitações do usuário e manter o estado de conversa entre sessões. Este framework é de código aberto, extensível e otimizado para prototipagem rápida e implantação de assistentes alimentados por IA em ambientes locais ou na nuvem AWS.

GradientJ é uma plataforma movida por IA projetada para ajudar equipes não técnicas a automatizar procedimentos intricados de back-office. Ela aproveita grandes modelos de linguagem para lidar com tarefas que, de outra forma, seriam terceirizadas para trabalhadores offshore. Essa automação facilita economias significativas de tempo e custo, aumentando a eficiência geral. Os usuários podem construir e implantar aplicativos robustos de modelos de linguagem, monitorar seu desempenho em tempo real e melhorar a saída do modelo por meio de feedback contínuo.