Aegix fornece um SDK robusto para orquestrar agentes de IA capazes de lidar com fluxos de trabalho complexos através de raciocínio de múltiplos passos. Com suporte para diversos fornecedores de LLM, permite que desenvolvedores integrem ferramentas personalizadas — de conectores de banco de dados a scrapers web — e mantenham o estado de conversas com módulos de memória como armazenamentos vetoriais. A arquitetura flexível de ciclo do agente de Aegix permite especificar fases de planejamento, execução e revisão, permitindo que os agentes aprimorem seus resultados iterativamente. Seja construindo bots de Q&A de documentos, assistentes de código ou agentes de suporte automatizado, Aegix simplifica o desenvolvimento com abstrações claras, pipelines configuráveis e pontos de extensão fáceis. Projetado para escalar de protótipos até produção, garantindo desempenho confiável e códigos fáceis de manter para aplicações baseadas em IA.

O Protocolo OpenExec é uma especificação abrangente e um kit de ferramentas que possibilitam a interação fluida entre agentes de IA autônomos. Ao padronizar canais de comunicação – como propostas de tarefas, aprovações, reprovações, relatórios de execução e mensagens de resolução de disputas – assegura que agentes construídos em arquiteturas diversas possam interoperar sem problemas. Fornece SDKs em Node.js e Python para definir identidades de agentes, registrar habilidades e gerenciar reputações. O protocolo integra plataformas de pagamento para liquidações por tokens criptográficos, garantindo transações seguras e auditáveis. Com adaptadores plug-in para principais provedores de LLM (OpenAI, Anthropic, Cohere) e redes blockchain, desenvolvedores podem orquestrar fluxos de trabalho descentralizados, mercados de serviços automatizados e processos de governança. O design modular do OpenExec promove extensibilidade, permitindo extensões personalizadas para verificação, arbitragem e registro, atendendo às necessidades empresariais ou de pesquisa.

Tongui Agent fornece uma arquitetura modular para criar agentes de IA que podem manter o estado da conversa, usar ferramentas externas e coordenar múltiplos sub-agentes. Desenvolvedores configuram backends LLM, definem ações personalizadas e anexam módulos de memória para armazenar o contexto. O framework inclui uma SDK, CLI e hooks de middleware para observabilidade, facilitando a integração em aplicações web ou Node.js. Os LLMs suportados incluem OpenAI, Azure OpenAI e modelos de código aberto.