CrewAI é uma estrutura modular em Python projetada para construir Agentes AI totalmente autônomos. Ela fornece componentes essenciais, como um Orquestrador de Agentes para planejamento e tomada de decisões, uma camada de integração de ferramentas para conectar APIs externas ou ações personalizadas, e um Módulo de Memória para armazenar e recordar contextos ao longo das interações. Os desenvolvedores definem tarefas, registram ferramentas, configuram backends de memória e posteriormente iniciam Agentes capazes de planejar fluxos de trabalho de múltiplos passos, executar ações e se adaptar com base nos resultados, tornando o CrewAI ideal para criar assistentes inteligentes, fluxos de trabalho automatizados e protótipos de pesquisa.

Autogpt é uma estrutura Rust voltada para desenvolvedores para construir agentes de IA autônomos. Oferece interfaces tipadas para a API OpenAI, manipulação de memória integrada, encadeamento de contexto e suporte extensível a plugins. Os agentes podem ser configurados para realizar comandos encadeados, manter o estado da conversa e executar tarefas dinâmicas programaticamente. Adequado para embedar em ferramentas CLI, serviços de backend ou protótipos de pesquisa, o Autogpt simplifica a orquestração de fluxos de trabalho complexos de IA aproveitando o desempenho e as garantias de segurança do Rust.

Embabel Agent fornece uma abordagem estruturada para construir agentes de IA em ambientes Node.js e navegador. Os desenvolvedores definem ferramentas — como buscadores HTTP, conectores de banco de dados ou funções personalizadas — e configuram comportamentos do agente através de JSON simples ou classes JavaScript. O framework mantém o histórico de conversas, roteia consultas para a ferramenta adequada e suporta extensões por plugins. Embabel Agent é ideal para criar chatbots com capacidades dinâmicas, assistentes automatizados que interagem com múltiplas APIs e protótipos de pesquisa que requerem orquestração em tempo real de chamadas de IA.

CamelAGI é uma estrutura de código aberto projetada para simplificar a criação de agentes autônomos de IA. Apresenta uma arquitetura de plugin para ferramentas personalizadas, integração de memória de longo prazo para persistência de contexto e suporte para vários modelos de linguagem grande como GPT-4 e Llama 2. Através de módulos de planejamento e execução explícitos, os agentes podem decompor tarefas, chamar APIs externas e se adaptar ao longo do tempo. A extensibilidade do CamelAGI e sua abordagem orientada pela comunidade o tornam adequado para protótipos de pesquisa, sistemas de produção e projetos educacionais.

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.

NavGround é uma estrutura de navegação abrangente alimentada por IA que oferece planejamento de movimento reativo, evasão de obstáculos e geração de trajetórias para robôs diferenciais e holonômicos em ambientes 2D. Integra representações de mapas dinâmicos e fusão de sensores para detectar obstáculos estáticos e móveis, aplicando métodos de obstáculo de velocidade para calcular velocidades livres de colisões, aderindo à cinemática e dinâmica do robô. A biblioteca leve em C++, oferece uma API modular com suporte a ROS, permitindo integração perfeita com sistemas SLAM, planejadores de caminho e ciclos de controle. O desempenho em tempo real e a adaptabilidade sob demanda tornam-no adequado para robôs de serviço, veículos autônomos e protótipos de pesquisa que operam em cenários congestionados ou dinâmicos. A arquitetura personalizável e extensível do framework facilita experimentações rápidas e otimizações do comportamento de navegação.

CoreLink-Persona-Engine é uma estrutura modular que capacita desenvolvedores a criarem agentes de IA com personalidades únicas, definindo traços de personalidade, comportamentos de memória e fluxos de conversa. Ela fornece uma arquitetura de plugins flexível para integrar bases de conhecimento, lógica personalizada e APIs externas. O motor gerencia memória de curto e longo prazo, permitindo continuidade contextual entre sessões. Desenvolvedores podem configurar perfis de persona usando JSON ou YAML, conectar-se a provedores de LLM como OpenAI ou modelos locais, e implantar agentes em várias plataformas. Com recursos de registro e análise integrados, o CoreLink facilita o monitoramento do desempenho do agente e a refino de comportamento, tornando-se adequado para chatbots de suporte ao cliente, assistentes virtuais, aplicações de jogos de RPG e protótipos de pesquisa.

multi_agent_celar é projetado como uma plataforma de IA modular que permite comunicação por linguagem emergente entre múltiplos agentes inteligentes em ambientes simulados. Os usuários podem definir comportamentos de agentes via arquivos de política, configurar parâmetros de ambiente e lançar sessões de treinamento coordenadas onde os agentes evoluem seus próprios protocolos de comunicação para resolver tarefas cooperativas. O framework inclui scripts de avaliação, ferramentas de visualização e suporte para experimentos escaláveis, tornando-o ideal para pesquisas sobre colaboração entre múltiplos agentes, linguagem emergente e processos de tomada de decisão.

Auto-aprendizado simples oferece aos desenvolvedores uma abordagem extremamente simples para criar e treinar agentes de aprendizado por reforço em Python. A estrutura abstrai componentes principais de RL, como wrappers de ambientes, módulos de política e buffers de experiência, em interfaces concisas. Os usuários podem rapidamente inicializar ambientes, definir políticas personalizadas usando backends familiares como PyTorch ou TensorFlow, e executar loops de treinamento com registro e pontos de verificação integrados. A biblioteca suporta algoritmos on-policy e off-policy, permitindo experimentações flexíveis com Q-learning, gradientes de política e métodos ator-crítico. Ao reduzir o código boilerplate, auto-aprendizado simples permite que praticantes, educadores e pesquisadores prototype algoritmos, testem hipóteses e visualizem o desempenho do agente com configuração mínima. Seu design modular também facilita a integração com stacks de ML existentes e ambientes personalizados.