CArtAgO (Infraestrutura Comum de Artefatos para Ambientes Abertos de Agentes) é uma estrutura leve e extensível para implementar infraestruturas de ambientes em sistemas multiagentes. Ela introduz o conceito de artefatos: entidades de primeira classe que representam recursos do ambiente com operações definidas, propriedades observáveis e interfaces de evento. Os desenvolvedores definem tipos de artefatos em Java, registram-nos em classes de ambiente e expõem operações e eventos para o consumo de agentes. Os agentes interagem com artefatos usando ações padrão (por exemplo, createArtifact, observe), recebem notificações assíncronas de mudanças de estado e se coordenam por meio de recursos compartilhados. O CArtAgO integra-se facilmente com plataformas de agentes como Jason, JaCaMo, JADE e Spring Agent, permitindo o desenvolvimento de sistemas híbridos. O framework fornece suporte embutido para documentação de artefatos, carregamento dinâmico e monitoramento em tempo de execução, facilitando prototipagem rápida de aplicações complexas baseadas em agentes.

Jupyter AI Agents é uma estrutura que embute assistentes de IA autônomos dentro dos ambientes Jupyter Notebook e JupyterLab. Permite aos usuários criar, configurar e executar múltiplos agentes capazes de realizar tarefas como análise de dados, geração de código, depuração, raspagem de web e recuperação de conhecimento. Cada agente mantém memória contextual e pode ser encadeado para fluxos de trabalho complexos. Com comandos mágicos simples e APIs Python, os usuários integram agentes de forma fluida com bibliotecas e conjuntos de dados existentes. Baseado em populares LLMs, suporta modelos de prompt personalizados, comunicação entre agentes e feedback em tempo real. Essa plataforma transforma fluxos de trabalho tradicionais de notebooks automatizando tarefas repetitivas, acelerando protótipos e habilitando exploração interativa alimentada por IA diretamente no ambiente de desenvolvimento.

LangGraph GUI ReactFlow é uma biblioteca de componentes React de código aberto que permite aos usuários construir fluxos de trabalho de agentes de IA por meio de um editor de fluxograma intuitivo. Cada nó representa uma invocação LLM, transformação de dados ou chamada de API externa, enquanto as arestas definem o fluxo de dados. Os usuários podem personalizar tipos de nós, configurar parâmetros do modelo, visualizar resultados em tempo real e exportar a definição do fluxo para execução. A integração perfeita com LangChain e outras estruturas LLM facilita a extensão e implantação de agentes conversacionais sofisticados e pipelines de processamento de dados.

Sherpa da CartographAI é uma estrutura de agente baseada em Python projetada para agilizar a criação de assistentes inteligentes e fluxos de trabalho automatizados. Permite aos desenvolvedores definir agentes que podem interpretar a entrada do usuário, selecionar endpoints LLM apropriados ou APIs externas, e orquestrar tarefas complexas como sumarização de documentos, recuperação de dados e perguntas e respostas conversacionais. Com sua arquitetura de plugins, Sherpa suporta fácil integração de ferramentas personalizadas, bancos de memória e estratégias de roteamento para otimizar relevância de resposta e custo. Os usuários podem configurar pipelines de múltiplos passos, onde cada módulo desempenha uma função distinta — como busca semântica, análise de texto ou geração de código — enquanto Sherpa gerencia a propagação de contexto e lógica de fallback. Essa abordagem modular acelera o desenvolvimento de protótipos, melhora a manutenção e capacita equipes a construir soluções de IA escaláveis para diversas aplicações.