Fast-LLM-Agent-MCP é uma estrutura Python leve e de código aberto para construir agentes de IA que combinam gerenciamento de memória, raciocínio em cadeia e planejamento de múltiplas etapas. Desenvolvedores podem integrá-lo com OpenAI, Azure OpenAI, Llama local e outros modelos para manter o contexto de conversa, gerar traços estruturados de raciocínio e decompor tarefas complexas em subtarefas executáveis. Seu design modular permite integração de ferramentas personalizadas e armazenamento de memória, tornando-o ideal para aplicações como assistentes virtuais, sistemas de suporte à decisão e bots de suporte ao cliente automatizados.

O MCP Browser Agent é uma estrutura de agente de IA autônomo baseada em navegador que utiliza grandes modelos de linguagem para realizar navegação na web, raspagem de dados, sumarização de conteúdo, interação com formulários e sequências de tarefas automatizadas. Construído como uma biblioteca leve de JavaScript, ele se integra perfeitamente às APIs GPT da OpenAI, permitindo que os desenvolvedores definam programaticamente ações personalizadas, armazenamentos de memória e cadeias de prompts. O agente pode clicar em links, preencher formulários, extrair dados de tabelas e sumarizar o conteúdo da página sob demanda. Suporta execução assíncrona, tratamento de erros e persistência de sessão via armazenamento do navegador. Com interfaces personalizáveis e módulos de ação extensíveis, o MCP Browser Agent simplifica a criação de assistentes de navegador inteligentes para aumentar a produtividade, otimizar fluxos de trabalho e reduzir tarefas manuais de navegação em diversas aplicações web.

Agent-Go fornece uma estrutura modular para construir agentes de IA autônomos em Go. Ela integra provedores de LLM (como OpenAI), armazenamentos de memória vetorial para retenção de contexto a longo prazo e um mecanismo de planejamento flexível que divide solicitações do usuário em etapas executáveis. Os desenvolvedores definem e registram ferramentas personalizadas (APIs, bancos de dados ou comandos shell) que os agentes podem invocar. Um gerenciador de conversas rastreia o histórico do diálogo, enquanto que um planejador configurável orquestra chamadas de ferramenta e interações com LLM. Isso permite que equipes prototype rapidamente assistentes baseados em IA, fluxos de trabalho automatizados e bots orientados a tarefas em um ambiente Go pronto para produção.

AI-Agents fornece uma plataforma flexível e modular para criar agentes autônomos alimentados por IA. Os desenvolvedores podem definir objetivos do agente, encadear tarefas e incorporar módulos de memória para armazenar e recuperar informações contextuais entre sessões. A estrutura suporta integração com principais LLMs via chaves de API, permitindo que agentes gerem, avaliem e revisem resultados. O suporte a ferramentas e plugins personalizáveis permite que os agentes interajam com serviços externos, como raspagem de sites, consultas a bancos de dados e ferramentas de relatório. Através de abstrações claras para planejamento, execução e ciclos de feedback, AI-Agents acelera a prototipagem e implantação de fluxos de trabalho de automação inteligente.

Agentfy fornece uma arquitetura modular para construir agentes de IA combinando LLMs, backends de memória e integrações de ferramentas em um tempo de execução coerente. Os desenvolvedores declaram o comportamento do agente usando classes Python, registram ferramentas (REST APIs, bancos de dados, utilitários) e escolhem armazenamentos de memória (local, Redis, SQL). O framework orquestra prompts, ações, chamadas de ferramentas e gerenciamento de contexto para automatizar tarefas. O suporte integrado à CLI e Docker permite implantação em uma etapa na nuvem, borda ou ambientes de desktop.

O Exemplo de Agente de IA é um repositório de demonstração prático para desenvolvedores e pesquisadores interessados em construir agentes inteligentes alimentados por grandes modelos de linguagem. O projeto inclui código de amostra para planejamento de agentes, armazenamento de memória e invocação de ferramentas, demonstrando como integrar APIs externas ou funções personalizadas. Possui uma interface conversacional simples que interpreta intenções do usuário, formula planos de ação e executa tarefas chamando ferramentas pré-definidas. Desenvolvedores podem seguir padrões claros para estender o agente com novas capacidades, como agendamento de eventos, scraping na web ou processamento automatizado de dados. Ao fornecer uma arquitetura modular, este modelo acelera a experimentação com fluxos de trabalho baseados em IA e assistentes digitais personalizados, além de oferecer insights sobre orquestração de agentes e gestão de estado.