Automata é uma estrutura voltada para desenvolvedores que permite a criação de agentes de IA autônomos em JavaScript e TypeScript. Oferece uma arquitetura modular que inclui planejadores para decomposição de tarefas, módulos de memória para retenção de contexto e integrações de ferramentas para requisições HTTP, consultas a banco de dados e chamadas de API personalizadas. Com suporte para execução assíncrona, extensões por plugins e saídas estruturadas, Automata agiliza o desenvolvimento de agentes que podem realizar raciocínio de múltiplos passos, interagir com sistemas externos e atualizar dinamicamente sua base de conhecimentos.

Clear Agent é uma estrutura focada em desenvolvedores, projetada para simplificar a construção de agentes orientados por IA. Oferece registro de ferramentas, gerenciamento de memória e classes de agentes personalizáveis que processam instruções do usuário, chamam APIs ou funções locais e retornam respostas estruturadas. Os desenvolvedores podem definir fluxos de trabalho, estender funcionalidades com plugins e implantar agentes em várias plataformas sem código boilerplate. Clear Agent enfatiza clareza, modularidade e facilidade de integração para assistentes de IA prontos para produção.

O CrewAI Quickstart é um kit de ferramentas para desenvolvedores projetado para simplificar a criação e implantação de agentes de conversação impulsionados por IA usando a estrutura CrewAI. Oferece um ambiente Node.js pré-configurado, scripts de exemplo para interagir com as APIs do CrewAI e padrões de melhores práticas para design de prompts, orquestração de agentes e tratamento de erros. Com este quickstart, as equipes podem prototipar chatbots, automatizar fluxos de trabalho e integrar assistentes de IA em aplicações existentes em minutos, reduzindo código boilerplate e garantindo consistência entre projetos.

LLM Coordination é uma estrutura voltada para desenvolvedores que orquestra interações entre múltiplos grandes modelos de linguagem para resolver tarefas complexas. Fornece um componente de planejamento que divide objetivos de alto nível em subtarefas, um módulo de recuperação que busca contexto em bases de conhecimento externas e um motor de execução que envia tarefas a agentes LLM especializados. Os resultados são agrupados com ciclos de feedback para aprimorar os resultados. Ao abstrair a comunicação, a gestão de estado e a configuração do pipeline, ela permite a prototipagem rápida de fluxos de trabalho de IA multi-agente para aplicações como suporte automatizado ao cliente, análise de dados, geração de relatórios e raciocínio multi-etapas. Os usuários podem personalizar planejadores, definir papéis de agentes e integrar seus próprios modelos de forma transparente.

Modus é uma estrutura focada no desenvolvedor que simplifica a criação de agentes de IA ao fornecer componentes principais para integração de LLM, armazenamento de memória e orquestração de ferramentas. Apoia bibliotecas de ferramentas baseadas em plugins, permitindo que os agentes realizem tarefas como recuperação de dados, análise e execução de ações. Com módulos de memória embutidos, os agentes podem manter o contexto de conversa e aprender através das interações. Sua arquitetura extensível acelera o desenvolvimento e implementação de IA em diversas aplicações.