Agents Factory fornece um ambiente completo para criar agentes autônomos alimentados por modelos de última geração de linguagem e modelos específicos de domínio. Com seu construtor de fluxos de trabalho intuitivo de arrastar e soltar, os usuários podem montar comportamentos de agentes definindo gatilhos, ações e pontos de decisão. A plataforma inclui uma biblioteca de modelos de agentes pré-configurados, desde bots de suporte ao cliente até assistentes de análise de dados, que podem ser personalizados para necessidades comerciais específicas. Agents Factory também suporta integração com serviços de terceiros via API REST e webhooks, permitindo que os agentes obtenham dados de CRMs, bancos de dados e ferramentas SaaS. Dashboards de monitoramento em tempo real permitem acompanhar a atividade do agente, métricas de desempenho e logs para depuração. Agendamentos integrados e orquestração de eventos permitem que os agentes executem tarefas sob demanda ou em um cronograma, fornecendo automação confiável e escalável para organizações.

Agentin é uma biblioteca Python de código aberto projetada para ajudar desenvolvedores a construir agentes inteligentes que possam planejar, atuar e aprender. Proporciona abstrações para gerenciamento de memória conversacional, integração de ferramentas ou APIs externas e orquestração de múltiplos agentes em fluxos de trabalho paralelos ou hierárquicos. Com módulos planejadores configuráveis e suporte para wrappers de ferramentas personalizadas, o Agentin permite a prototipagem rápida de agentes autônomos de processamento de dados, bots de atendimento ao cliente ou assistentes de pesquisa. A estrutura também oferece hooks extensíveis para logs e monitoramento, facilitando acompanhar decisões dos agentes e solucionar problemas de interações complexas de múltiplas etapas.

O Agents-Prompts é um repositório completo no GitHub que oferece uma coleção estruturada de modelos de prompts personalizáveis para construir agentes de IA inteligentes. Esses modelos cobrem funções essenciais, como gerenciamento de memória, atualizações dinâmicas de instruções, orquestração de múltiplos agentes, lógica de tomada de decisão e integração de API. Os usuários podem combinar modelos para definir papéis de agentes, tarefas e fluxos de conversação, possibilitando experimentação e prototipagem rápidas. O repositório também inclui exemplos de código para integração com principais serviços de LLM, exemplos de encadeamento de ações de agentes e diretrizes para as melhores práticas de design de fluxos autônomos. Ao aproveitar esses padrões de prompts reutilizáveis, equipes podem acelerar o desenvolvimento, manter a consistência entre agentes e focar em lógicas de aplicação de alto nível em vez de engenharia de prompts de baixo nível.