Agentes em evolução fornece uma estrutura baseada em programação genética para construir e evoluir agentes de IA modulares. Os usuários montam arquiteturas de agentes a partir de componentes intercambiáveis, definem simulações de ambientes e métricas de aptidão, e então executam ciclos evolutivos para gerar automaticamente comportamentos de agentes aprimorados. A biblioteca inclui ferramentas para mutação, cruzamento, gerenciamento de população e monitoramento da evolução, permitindo que pesquisadores e desenvolvedores criem protótipos, testem e aprimorem agentes autônomos em ambientes simulados diversos.

Fin-Sight Agents Suite orquestra uma coleção de agentes de IA especializados ajustados ao domínio financeiro. Cada agente realiza tarefas específicas: ingestão de dados de múltiplas fontes, análise de séries temporais, extração de sentimento de notícias e modelagem preditiva. Um agente coordenador gerencia o fluxo de trabalho, enfileirando tarefas e garantindo a consistência dos dados. Através de arquivos de configuração simples, os usuários definem papéis dos agentes, parâmetros de entrada e formatos de saída. O sistema suporta personalização de pipelines analíticos, desde resumos automatizados de lucros até dashboards de exposição ao risco. Combinando consultas em linguagem natural baseadas em LLMs com módulos quantitativos, Fin-Sight Agents Suite acelera a pesquisa, reduz esforços manuais e melhora a precisão decisória em aplicações de negociação, gestão de portfólio e inteligência de mercado.

O SDK Goat foi projetado para simplificar a criação e orquestração de agentes de IA em Go. Ele fornece integrações plugáveis de LLM (OpenAI, Anthropic, Azure, modelos locais), um registro de ferramentas para ações personalizadas e armazenamentos de memória para conversas com estado. Os desenvolvedores podem definir cadeias, estratégias de representadores e publicadores para saída de interações via CLI, WebSocket, endpoints REST ou uma interface web embutida. Goat suporta respostas em streaming, registro de logs personalizável e gerenciamento fácil de erros. Com esses componentes, você pode desenvolver chatbots, fluxos de automação e sistemas de suporte à decisão em Go com pouco código boilerplate, mantendo flexibilidade para trocar ou estender provedores e ferramentas conforme necessário.

Goated Agents simplifica a construção de sistemas autônomos sofisticados guiados por IA em Go. Ao incorporar processamento de cadeia de pensamento diretamente no runtime da linguagem, os desenvolvedores podem implementar raciocínio de múltiplas etapas com logs de raciocínio intermediários transparentes. A biblioteca oferece uma API de definição de ferramentas, permitindo que os agentes chamem serviços externos, bancos de dados ou módulos de código personalizados. O suporte de gerenciamento de memória possibilita contexto persistente entre as interações. A arquitetura de plugins facilita a extensão de funcionalidades principais, como wrappers de ferramentas, registro de logs e monitoramento. Goated Agents aproveita o desempenho e a tipagem estática do Go para oferecer execução de agentes eficiente e confiável. Seja construindo chatbots, pipelines de automação ou protótipos de pesquisa, o Goated Agents fornece os blocos de construção para orquestrar fluxos de raciocínio complexos e integrar inteligência baseada em LLMs de forma transparente às aplicações Go.

GRASP oferece um pipeline estruturado para construir agentes de IA em ambientes TypeScript ou JavaScript. Em seu núcleo, os desenvolvedores definem agentes registrando um conjunto de ferramentas — funções ou conectores de API externa — e especificando modelos de prompts que guiam o comportamento do agente. Módulos de memória embutidos permitem que os agentes armazenem e recuperem informações contextuais, possibilitando conversas multifase com estado persistente. O componente de planejamento orquestra a seleção e execução de ferramentas com base na entrada do usuário, enquanto a camada de execução lida com chamadas de API e processamento de resultados. O sistema de plugins do GRASP suporta extensões personalizadas, permitindo funcionalidades como geração reforçada por recuperação (RAG), agendamento de tarefas e registro. Seu design modular permite que equipes escolham apenas os componentes necessários, facilitando a integração com sistemas e serviços existentes para chatbots, assistentes virtuais e fluxos de trabalho automatizados.

A Induced AI se especializa na criação de agentes de IA personalizados projetados para otimizar fluxos de trabalho, automatizar tarefas e fornecer insights inteligentes. Aproveitando algoritmos avançados de aprendizado de máquina, esses agentes podem ajudar os usuários em diversos campos, como marketing, suporte e geração de conteúdo, permitindo uma maior eficiência e uma experiência do usuário aprimorada. A plataforma enfatiza a personalização, permitindo que os usuários criem agentes que se alinhem precisamente com seus objetivos específicos.

interactive-browser-use é uma biblioteca em Python/JavaScript que conecta grandes modelos de linguagem (LLMs) com frameworks de automação de navegador como Playwright ou Puppeteer, permitindo que agentes de IA realizem interações na web em tempo real. Definindo prompts, os usuários podem instruir o agente a navegar por páginas, clicar em botões, preencher formulários, extrair tabelas e rolar conteúdos dinâmicos. A biblioteca gerencia sessões de navegador, contexto e execução de ações, traduzindo as respostas do LLM em passos de automação utilizáveis. Simplifica tarefas como web scraping ao vivo, testes automatizados e perguntas e respostas baseadas na web, proporcionando uma interface programável para navegação orientada por IA, reduzindo esforços manuais e permitindo fluxos de trabalho web complexos de múltiplas etapas.

Isek é uma plataforma centrada no desenvolvedor para construir agentes de IA com arquitetura modular. Oferece um sistema de plugins para ferramentas e fontes de dados, memória embutida para retenção de contexto e um mecanismo de planejamento para coordenar tarefas de múltiplos passos. Você pode implantar agentes localmente ou na nuvem, integrar qualquer backend de LLM e expandir funcionalidades via módulos comunitários ou personalizados. Isek simplifica a criação de chatbots, assistentes virtuais e fluxos de trabalho automatizados fornecendo templates, SDKs e ferramentas CLI para desenvolvimento ágil.

LemLab é uma estrutura modular para desenvolver agentes de IA alimentados por grandes modelos de linguagem. Os desenvolvedores podem definir templates de prompts personalizados, encadear pipelines de raciocínio de múltiplos passos, integrar ferramentas externas e APIs, e configurar backends de memória para armazenar o contexto da conversa. Também inclui suítes de avaliação para medir o desempenho dos agentes nas tarefas definidas. Ao fornecer componentes reutilizáveis e abstrações claras para agentes, ferramentas e memória, LemLab acelera experimentos, depuração e implantação de aplicações complexas de LLM em ambientes de pesquisa e produção.

LinkAgent fornece um microkernel leve para construir agentes de IA com componentes plug-in. Os usuários podem registrar backends de modelos de linguagem, módulos de recuperação e APIs externas como ferramentas, e então montá-los em fluxos de trabalho usando planejadores e roteadores embutidos. LinkAgent suporta gerenciadores de memória para persistência de contexto, invocação dinâmica de ferramentas e lógica de decisão configurável para raciocínio complexo de múltiplos passos. Com pouco código, equipes podem automatizar tarefas como QA, extração de dados, orquestração de processos e geração de relatórios.

LiteMultiAgent oferece um SDK modular para construir e executar múltiplos agentes de IA em paralelo ou sequencialmente, cada um atribuído com papéis e responsabilidades únicos. Fornece armazenamento de memória pronto para uso, pipelines de mensagens, adaptadores de plugins e laços de execução para gerenciar comunicação complexa entre agentes. Os usuários podem personalizar comportamentos dos agentes, integrar ferramentas ou APIs externas e monitorar conversas via logs. O design leve e o gerenciamento de dependências tornam-no ideal para prototipagem rápida e implantação em produção de fluxos de trabalho colaborativos de IA.

O exemplo de agentes LLM fornece uma base de código prática para construir agentes de IA em Python. Demonstra registro de ferramentas personalizadas (pesquisa na web, resolução matemática via WolframAlpha, análise de CSV, REPL Python), criação de agentes baseados em chat e recuperação, e conexão a lojas de vetores para responder perguntas de documentos. O repositório ilustra padrões para manter memória conversacional, disparar chamadas de ferramentas dinamicamente e encadear vários prompts de LLM para resolver tarefas complexas. Usuários aprendem a integrar APIs de terceiros, estruturar fluxos de trabalho de agentes e ampliar a estrutura com novas capacidades—servindo como guia prático para experimentação e prototipagem por desenvolvedores.

O Agente LLMLing é uma estrutura modular para construir, configurar e implantar agentes de IA alimentados por modelos de linguagem grande. Usuários podem criar múltiplos papéis de agentes, conectar ferramentas externas ou APIs, gerenciar memória conversacional e orquestrar fluxos de trabalho complexos. A plataforma inclui um playground baseado no navegador que visualiza as interações dos agentes, registra o histórico de mensagens e permite ajustes em tempo real. Com um SDK em Python, desenvolvedores podem criar comportamentos personalizados, integrar bancos de dados vetoriais e estender o sistema via plugins. O Agente LLMLing simplifica a criação de chatbots, bots de análise de dados e assistentes automatizados fornecendo componentes reutilizáveis e abstrações claras para colaboração multiagente.

MACL é uma estrutura modular em Python projetada para simplificar a criação e orquestração de múltiplos agentes de IA. Permite definir agentes individuais com habilidades personalizadas, configurar canais de comunicação e agendar tarefas em uma rede de agentes. Os agentes podem trocar mensagens, negociar responsabilidades e se adaptar dinamicamente com base nos dados compartilhados. Com suporte integrado para LLMs populares e um sistema de plugins para extensibilidade, o MACL possibilita fluxos de trabalho de IA escaláveis e de fácil manutenção em áreas como automação de atendimento ao cliente, pipelines de análise de dados e ambientes de simulação.

Memonto funciona como uma biblioteca de middleware para agentes de IA, orchestrando todo o ciclo de vida da memória. Durante cada turno de conversa, ele registra mensagens do usuário e da IA, destila detalhes salientes e gera resumos concisos. Esses resumos são convertidos em incorporações e armazenados em bancos de dados vetoriais ou armazéns baseados em arquivo. Ao construir novos prompts, o Memonto realiza buscas semânticas para recuperar as memórias históricas mais relevantes, permitindo que os agentes mantenham o contexto, recuperem preferências do usuário e forneçam respostas personalizadas. Ele suporta múltiplos backends de armazenamento (SQLite, FAISS, Redis) e oferece pipelines configuráveis para incorporação, resumização e recuperação. Desenvolvedores podem integrar facilmente o Memonto em frameworks de agentes existentes, aumentando a coerência e o engajamento de longo prazo.

mini-agi foi projetado para simplificar a criação de agentes de IA autônomos fornecendo uma estrutura modular e minimalista. Construído em Python, ele aproveita os modelos de linguagem da OpenAI para interpretar metas de alto nível, decompor em sub-tarefas e orquestrar chamadas de ferramentas, como requisições HTTP, operações em arquivos ou ações personalizadas. O framework inclui armazenamento de memória para rastrear o estado do agente e resultados, um módulo planejador para decomposição de tarefas usando heurísticas baseadas em custo, e um módulo executor que invoca sequencialmente as ferramentas. Com arquivos de configuração, os usuários podem inserir ferramentas personalizadas, definir modelos de prompts e ajustar a profundidade de planejamento. A arquitetura leve do mini-agi o torna ideal para prototipagem de agentes de IA que realizam consultas de pesquisa, automatizam fluxos de trabalho ou geram código de forma autônoma.

Multi-Agent-Seller fornece um ambiente modular para simulação de negociações de comércio eletrônico usando agentes AI. Inclui agentes pré-construídos de comprador e vendedor com estratégias de negociação personalizáveis, como precificação dinâmica, concessões baseadas no tempo e decisões baseadas em utilidade. Os usuários podem definir protocolos, formatos de mensagens e condições de mercado personalizados. O framework gerencia sessões, rastreamento de ofertas e registros de resultados com ferramentas de visualização integradas para analisar interações de agentes. Integra-se facilmente com bibliotecas de aprendizado de máquina para desenvolvimento de estratégias, permitindo experimentação com aprendizado por reforço ou agentes baseados em regras. Sua arquitetura extensível permite adicionar novos tipos de agentes, regras de negociação e plugins de visualização. Multi-Agent-Seller é ideal para testar algoritmos multiagente, estudar comportamentos de negociação e ensinar conceitos em AI e comércio eletrônico.

Neon AI oferece agentes de IA tailor-made projetados para melhorar a eficiência da equipe. Esses agentes podem automatizar tarefas mundanas, lidar com consultas, se integrar a ferramentas e analisar dados, resultando em um fluxo de trabalho mais otimizado. Ao contextualizar informações e realizar tarefas repetitivas, a Neon AI capacita equipes a se concentrarem em iniciativas estratégicas em vez de detalhes operacionais.

NextGenSwitch é um sofisticado Agente de IA projetado para otimizar tarefas de comutação através de automação inteligente. Aproveita a inteligência artificial para ajudar os usuários a gerenciar e alternar configurações ou tarefas sem problemas, reduzindo a intervenção manual. Suas capacidades incluem recomendações inteligentes, automação de tarefas e atualizações em tempo real para garantir desempenho ideal nas operações comerciais. Os usuários podem esperar maior eficiência e redução de custos operacionais com esta ferramenta.

Nova fornece um kit de ferramentas abrangente para criar agentes AI autônomos em Python. Oferece um planejador que decompõe metas em etapas acionáveis, um sistema de plugins para integrar qualquer ferramenta ou API externa, e um módulo de memória para armazenar e recuperar o contexto da conversa. Os desenvolvedores podem configurar comportamentos personalizados, rastrear decisões do agente através de logs, e estender funcionalidades com pouco código. Nova agiliza todo o ciclo de vida do agente, do design à implantação.