O llm-lab fornece um conjunto de ferramentas flexível para criar agentes inteligentes usando grandes modelos de linguagem. Inclui um mecanismo de orquestração de agentes, suporte a templates de prompts personalizados, rastreamento de memória e estado, e integração transparente com APIs externas e plugins. Os usuários podem criar cenários, definir cadeias de ferramentas, simular interações e coletar registros de desempenho. O framework também oferece um conjunto de testes embutido para validar o comportamento do agente contra resultados esperados. Projetado para ser extensível, o llm-lab permite que desenvolvedores troquem provedores de LLM, adicionem novas ferramentas e evoluam a lógica do agente através de experimentação iterativa.

AgenticAppBuilder acelera o desenvolvimento de agentes de IA fornecendo um comando CLI para criar aplicações prontas para produção. Configura as definições do modelo de linguagem, backends de memória, integrações de ferramentas e uma interface de usuário, permitindo que os desenvolvedores se concentrem na lógica personalizada do agente. A arquitetura modular suporta extensibilidade de combinações de ferramentas, gerenciamento de chaves de API de forma transparente e scripts de implantação para ambientes locais ou na nuvem, reduzindo a quantidade de código repetitivo e acelerando prototipagem.

Agents-Deep-Research é projetado para simplificar o desenvolvimento e testes de agentes de IA autônomos ao oferecer uma base de código modular e extensível. Possui um motor de planejamento de tarefas que decompose metas definidas pelo usuário em subtarefas, um módulo de memória de longo prazo que armazena e recupera contexto, e uma camada de integração de ferramentas que permite aos agentes interagir com APIs externas e ambientes simulados. A estrutura também fornece scripts de avaliação e ferramentas de benchmark para medir o desempenho do agente em diversos cenários. Construído sobre Python e adaptável a diferentes backends de LLM, permite que pesquisadores e desenvolvedores criem rapidamente protótipos de novas arquiteturas de agentes, realizem experimentos reproduzíveis e comparem diferentes estratégias de planejamento sob condições controladas.