Labs é uma linguagem de domínio específico de código aberto, incorporável, projetada para definir e executar agentes de IA usando grandes modelos de linguagem. Ela fornece construções para declarar prompts, gerenciar contexto, fazer ramificações condicionais e integrar ferramentas externas (por exemplo, bancos de dados, APIs). Com Labs, os desenvolvedores descrevem fluxos de trabalho de agentes como código, orquestrando tarefas de múltiplas etapas, como recuperação de dados, análise e geração. O framework compila scripts DSL em pipelines executáveis que podem ser rodados localmente ou em produção. Labs suporta REPL interativo, ferramentas de linha de comando e integração com provedores padrão de LLM. Sua arquitetura modular permite fácil extensão com funções e utilitários personalizados, promovendo prototipagem rápida e desenvolvimento de agentes sustentável. A runtime leve garante baixa sobrecarga e integração transparente em aplicações existentes.

RModel é uma estrutura de agentes de IA centrada no desenvolvedor, projetada para simplificar a criação de aplicações conversacionais e autônomas de próxima geração. Integra-se com qualquer LLM, suporta cadeias de plugins, armazenamento de memória e geração dinâmica de prompts. Com mecanismos de planejamento integrados, registro de ferramentas personalizadas e telemetria, RModel permite que agentes executem tarefas como recuperação de informações, processamento de dados e tomada de decisão em múltiplos domínios, enquanto mantém diálogos com estado, execução assíncrona, manipuladores de resposta personalizáveis e gerenciamento seguro de contexto para implantações escaláveis na nuvem ou locais.

autogen4j é uma biblioteca leve em Java projetada para abstrair a complexidade de construir agentes de IA autônomos. Oferece módulos principais para planejamento, armazenamento de memória e execução de ações, permitindo que agentes decomponham objetivos de alto nível em subtarefas sequenciais. O framework se integra com provedores de LLM (por exemplo, OpenAI, Anthropic) e permite registrar ferramentas personalizadas (clientes HTTP, conectores de bancos de dados, entrada/saída de arquivos). Desenvolvedores definem agentes por meio de uma DSL fluida ou anotações, montando pipelines rapidamente para enriquecimento de dados, relatórios automatizados e bots conversacionais. Um sistema de plugins extensível garante flexibilidade, possibilitando comportamentos ajustados em diversas aplicações.

Dev-Agent é uma estrutura de agente de IA de código aberto que capacita os desenvolvedores a construir e implantar agentes autônomos rapidamente. Combina uma arquitetura modular de plugins com invocação de ferramentas fácil de configurar, incluindo endpoints HTTP, consultas a bancos de dados e scripts personalizados. Os agentes podem utilizar uma camada de memória persistente para referenciar interações passadas e orquestrar fluxos de raciocínio de múltiplas etapas para tarefas complexas. Com suporte embutido para modelos GPT da OpenAI, os usuários definem o comportamento do agente através de especificações JSON ou YAML simples. A ferramenta CLI gerencia autenticação, estado da sessão e registros. Seja para criar bots de suporte ao cliente, assistentes de busca de dados ou auxiliares de CI/CD automatizados, o Dev-Agent reduz a carga de desenvolvimento e possibilita uma extensão perfeita por meio de plugins comunitários, oferecendo flexibilidade e escalabilidade para diversas aplicações baseadas em IA.