Team of AI Agents fornece uma arquitetura modular para construir e implantar sistemas multi-agentes. Cada agente opera com papéis distintos, utilizando um armazenamento global de memória e contextos locais para retenção de conhecimento. O framework suporta mensagens assíncronas, uso de ferramentas via adaptadores e realocação dinâmica de tarefas com base nos resultados dos agentes. Os desenvolvedores configuram agentes através de scripts YAML ou Python, possibilitando especialização por tópicos, hierarquia de objetivos e gerenciamento de prioridades. Inclui métricas embutidas para avaliação de desempenho e depuração, facilitando iteração rápida. Com uma arquitetura de plugins extensível, os usuários podem integrar modelos NLP personalizados, bancos de dados ou APIs externas. Team of AI Agents acelera fluxos de trabalho complexos aproveitando a inteligência coletiva de agentes especializados, tornando-se ideal para ambientes de pesquisa, automação e simulação.

Thufir é uma estrutura de agente de código aberto baseada em Python, projetada para facilitar a criação de agentes de IA autônomos capazes de planejamento e execução de tarefas complexas. Em seu núcleo, Thufir fornece um motor de planejamento que decompõe objetivos de alto nível em passos acionáveis, um módulo de memória para armazenar e recuperar informações contextuais entre sessões, e uma interface de ferramenta plug-and-play que permite aos agentes interagir com APIs externas, bancos de dados ou ambientes de execução de código. Os desenvolvedores podem aproveitar os componentes modulares de Thufir para personalizar comportamentos de agentes, definir ferramentas personalizadas, gerenciar o estado do agente e orquestrar fluxos de trabalho multiagente. Ao abstrair preocupações de infraestrutura de baixo nível, Thufir acelera o desenvolvimento e a implantação de agentes inteligentes para casos de uso como assistentes virtuais, automação de fluxo de trabalho, pesquisa e trabalhadores digitais.

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.

Agents Base utiliza inteligência artificial para desenvolver agentes personalizáveis que otimizar os processos de negócios. Os usuários podem projetar agentes que respondem a consultas dos clientes, lidam com transações e gerenciam fluxos de trabalho de forma eficiente. Essa tecnologia é feita para flexibilidade e escalabilidade, tornando-a adequada tanto para pequenas empresas quanto para grandes corporações que buscam melhorar a entrega de serviços e a eficiência operacional.

A AGENTS.inc se especializa na criação de agentes de IA que podem ser customizados de acordo com as necessidades dos usuários. Esses agentes ajudam na automação do fluxo de trabalho, agendamento e gerenciamento de dados, economizando tempo e aumentando a eficiência. Os usuários podem definir as tarefas que seus agentes devem executar, garantindo que a IA se integre perfeitamente em suas operações diárias. A plataforma permite atualizações em tempo real e ajustes fáceis nas funções do agente, o que a torna ideal tanto para uso pessoal quanto profissional.

AI Agents com LangGraph aproveita uma representação gráfica para definir relacionamentos e comunicação entre agentes de IA autônomos. Cada nó representa um agente ou ferramenta, permitindo decomposição de tarefas, personalização de prompts e roteamento dinâmico de ações. A estrutura integra-se perfeitamente com LLMs populares e suporta funções de ferramenta personalizadas, armazenamentos de memória e registro para depuração. Desenvolvedores podem prototipar fluxos de trabalho complexos, automatizar processos de múltiplas etapas e experimentar interações colaborativas de agentes com apenas algumas linhas de código Python.

ANAC-agents é um framework baseado em Python que centraliza múltiplas implementações de agentes de negociação para a Competição de Agentes de Negociação Automatizada (ANAC). Cada agente no repositório incorpora estratégias distintas de modelagem de utilidade, geração de propostas, táticas de concessão e critérios de aceitação, facilitando estudos comparativos e prototipagem rápida. Usuários podem definir domínios de negociação com questões personalizadas e perfis de preferência, então simular negociações bilaterais ou competições no estilo torneio entre agentes. O kit inclui scripts de configuração, métricas de avaliação e utilitários de registro para analisar dinâmicas de negociação. Pesquisadores e desenvolvedores podem estender agentes existentes, testar algoritmos inovadores ou integrar módulos de aprendizagem externos, acelerando a inovação em barganha automatizada e tomada de decisão estratégica sob informações incompletas.

HMAS é uma estrutura de código aberto em Python que permite o desenvolvimento de sistemas multiagente hierárquicos. Oferece abstrações para definir hierarquias de agentes, protocolos de comunicação entre agentes, integração de ambientes e loops de treinamento integrados. Pesquisadores e desenvolvedores podem usar HMAS para prototipar interações complexas de vários agentes, treinar políticas coordenadas e avaliar o desempenho em ambientes simulados. Seu design modular torna fácil estender e personalizar agentes, ambientes e estratégias de treinamento.

ManasAI é uma estrutura baseada em Python que permite criar agentes de IA autônomos com estado incorporado e componentes modulares. Oferece abstrações principais para raciocínio de agentes, memória de curto e longo prazo, integrações com ferramentas externas e APIs, manipulação de eventos orientada por mensagens e orquestração de múltiplos agentes. Os agentes podem ser configurados para gerenciar contexto, executar tarefas, lidar com tentativas de reutilização e coletar feedback. Sua arquitetura pluggable permite aos desenvolvedores adaptar backends de memória, ferramentas e orquestradores a fluxos de trabalho específicos, tornando-se ideal para prototipagem de chatbots, trabalhadores digitais e pipelines automatizados que requerem contexto persistente e interações complexas.

Matcha Agent fornece uma base flexível para construir agentes autônomos em Python. Os desenvolvedores podem configurar agentes com conjuntos de ferramentas personalizados (APIs, scripts, bancos de dados), gerenciar memória de conversação e orquestrar fluxos de trabalho de várias etapas entre diferentes LLMs (OpenAI, modelos locais, etc.). Sua arquitetura baseada em plugins permite fácil extensão, depuração e monitoramento do comportamento do agente. Seja automatizando tarefas de pesquisa, análise de dados ou suporte ao cliente, o Matcha Agent agiliza o desenvolvimento e a implantação de agentes de ponta a ponta.

A MIU CS589 AI Agent API oferece uma interface padronizada para construir agentes de IA personalizados. Os desenvolvedores podem definir comportamentos de agentes, integrar ferramentas ou serviços externos, e lidar com respostas em streaming ou em lote via endpoints HTTP. A estrutura gerencia autenticação, roteamento de requisições, tratamento de erros e logs por padrão. É totalmente extensível — usuários podem registrar novas ferramentas, ajustar a memória do agente e configurar parâmetros de LLM. Adequado para experimentação, demonstrações e protótipos de produção, facilita a orquestração multi-ferramenta e acelera o desenvolvimento de agentes de IA sem ficar preso a uma plataforma monolítica.

MultiLang Status Agents é uma estrutura de agente de IA de código aberto que demonstra como construir e implantar agentes de verificação de status multiplataforma usando várias linguagens de programação. Oferece exemplos de código em Python, C# e JavaScript que se integram com as APIs Semantic Kernel e OpenAI GPT para consultar endpoints de saúde ou status do serviço. A estrutura padroniza fluxos de trabalho de agentes, incluindo construção de prompts, autenticação de API, análise de resultados e sumarização. Os usuários podem estender ou personalizar agentes para adicionar novas integrações de serviço, modificar prompts de linguagem ou incorporar agentes de status em aplicativos web e painéis administrativos. Ao abstrair implementações específicas de linguagem, a estrutura acelera o desenvolvimento de ferramentas de monitoramento consistentes e alimentadas por IA em diferentes pilhas tecnológicas.

OpenAI Agent Swarm é uma estrutura modular projetada para simplificar a coordenação de múltiplos agentes alimentados por GPT em tarefas diversas. Cada agente opera de forma independente com prompts e definições de papéis personalizáveis, enquanto o núcleo do Swarm gerencia o ciclo de vida do agente, a passagem de mensagens e o agendamento de tarefas. A plataforma inclui ferramentas para definir fluxos de trabalho complexos, monitorar interações dos agentes em tempo real e agregar resultados em saídas coerentes. Distribuindo cargas de trabalho por agentes especializados, os usuários podem enfrentar cenários complexos de resolução de problemas, desde geração de conteúdo e análise de pesquisa até depuração automatizada e resumo de dados. O OpenAI Agent Swarm integra-se perfeitamente com a API da OpenAI, permitindo que desenvolvedores implantem rapidamente sistemas multiagentes sem construir infraestrutura de orquestração do zero.