Agentic AI Workflow é uma biblioteca Python extensível projetada para orquestrar múltiplos agentes de IA na automação de tarefas complexas. Inclui um agente de planejamento para dividir objetivos em etapas acionáveis, agentes de execução para realizar essas etapas via LLMs conectados, e um agente de reflexão para revisar resultados e refinar estratégias. Desenvolvedores podem personalizar modelos de prompt, módulos de memória e integrações de conectores para qualquer modelo de linguagem principal. O framework fornece componentes reutilizáveis, registros e métricas de desempenho para simplificar a criação de assistentes de pesquisa autônomos, pipelines de conteúdo e fluxos de processamento de dados.

Agentic Workflow é uma estrutura declarativa que permite a desenvolvedores definir fluxos de trabalho de IA complexos encadeando múltiplos agentes baseados em LLM, cada um com funções, prompts e lógica de execução personalizáveis. Oferece suporte interno para orquestração de tarefas, gerenciamento de estado, tratamento de erros e integrações de plugins, permitindo uma interação fluida entre agentes e ferramentas externas. A biblioteca utiliza Python e configurações em YAML para abstração da definição de agentes, suporta fluxos de execução assíncronos e oferece extensibilidade por meio de conectores e plugins personalizados. Como projeto de código aberto, inclui exemplos detalhados, modelos e documentação para ajudar equipes a acelerar o desenvolvimento e manter ecossistemas complexos de agentes de IA.

O AWS Agentic Workflows é uma estrutura de orquestração sem servidor que permite encadear tarefas de IA em fluxos de trabalho de ponta a ponta. Usando modelos de base Amazon Bedrock, você pode invocar agentes de IA para realizar processamento de linguagem natural, classificação ou tarefas personalizadas. O AWS Step Functions gerencia transições de estado, tentativas e execução paralela. As funções Lambda podem pré-processar entradas e pós-processar saídas. O CloudWatch fornece registros e métricas para monitoramento em tempo real e depuração. Isso permite que os desenvolvedores construam pipelines de IA confiáveis e escaláveis sem gerenciar servidores ou infraestrutura.

Agree.com oferece uma solução abrangente para gerenciar contratos, negociações e pagamentos em um só lugar. Com fluxos de trabalho impulsionados por IA, os usuários podem criar, editar e assinar acordos de forma segura. A faturação integrada garante uma coleta de pagamentos mais rápida, enquanto a plataforma sincroniza transações com os principais softwares de contabilidade. Projetado para indivíduos, equipes e empresas, o Agree.com facilita a colaboração, conformidade e otimização de receitas por meio de suas funcionalidades intuitivas.

O Exemplo de Agente de IA é um repositório de demonstração prático para desenvolvedores e pesquisadores interessados em construir agentes inteligentes alimentados por grandes modelos de linguagem. O projeto inclui código de amostra para planejamento de agentes, armazenamento de memória e invocação de ferramentas, demonstrando como integrar APIs externas ou funções personalizadas. Possui uma interface conversacional simples que interpreta intenções do usuário, formula planos de ação e executa tarefas chamando ferramentas pré-definidas. Desenvolvedores podem seguir padrões claros para estender o agente com novas capacidades, como agendamento de eventos, scraping na web ou processamento automatizado de dados. Ao fornecer uma arquitetura modular, este modelo acelera a experimentação com fluxos de trabalho baseados em IA e assistentes digitais personalizados, além de oferecer insights sobre orquestração de agentes e gestão de estado.

AirOps aproveita fluxos de trabalho de IA escaláveis para otimizar operações de negócios por meio de ferramentas fáceis de usar. Os usuários podem criar, personalizar e implantar aplicativos de IA sem amplo conhecimento em programação. Com uma biblioteca de modelos e integrações poderosas, a AirOps suporta vários casos de uso, desde a criação de conteúdo até análise de dados, garantindo que os usuários possam aproveitar todo o potencial da IA.

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.

Swarms é uma estrutura focada no desenvolvedor que possibilita a criação, orquestração e execução de fluxos de trabalho de IA multiagente. Você define agentes com funções específicas, configura seu comportamento via prompts de LLMs e liga-os a ferramentas ou APIs externas. Swarms gerencia a comunicação entre agentes, o planejamento de tarefas e a persistência de memória. Sua arquitetura de plugins permite integrar módulos personalizados —como recuperadores, bancos de dados ou painéis de monitoramento—, enquanto os conectores integrados suportam provedores populares de LLM. Seja para análises de dados coordenadas, suporte automatizado ao cliente ou pipelines complexos de tomada de decisão, Swarms fornece os blocos de construção para implantar ecossistemas de agentes autônomos e escaláveis.

LangGraph fornece uma abstração baseada em gráficos para projetar fluxos de trabalho de agentes de IA. Os desenvolvedores definem nós que representam prompts, ferramentas, fontes de dados ou lógica de decisão e, em seguida, conectam esses nós com arestas para formar um gráfico direcionado. Em tempo de execução, o LangGraph percorre o gráfico, executando chamadas de LLM, solicitações de API e funções personalizadas em sequência ou em paralelo. Suporte integrado para cache, tratamento de erros, registro e concorrência garante comportamento robusto do agente. Modelos de nós e arestas extensíveis permitem aos usuários integrar qualquer serviço ou modelo externo, tornando o LangGraph ideal para construir chatbots, pipelines de dados, trabalhadores autônomos e assistentes de pesquisa sem códigos complexos.

Empler AI revoluciona a forma como profissionais e empresas operam, aproveitando o poder da IA. A extensão fornece ferramentas versáteis como reescrita de conteúdo, resumo, tradução e verificação gramatical. Os usuários podem acessar facilmente uma vasta biblioteca de modelos de IA, ajudando-os a elaborar e-mails, relatórios e documentos de maneira mais eficiente. Ao simplificar tarefas complexas, Empler AI capacita os usuários a se concentrarem no que realmente importa - fazer crescer seu negócio.

FlowOps fornece um ambiente visual sem código onde os usuários definem agentes de IA como fluxos de trabalho sequenciais. Com seu construtor de arrastar e soltar intuitivo, é possível montar módulos para interações com LLMs, consultas a bancos de vetores, chamadas de API externa e execução de código personalizado. Recursos avançados incluem ramificações condicionais, construções de loops e tratamento de erros para criar pipelines robustos. Integra-se com provedores populares de LLMs (OpenAI, Anthropic), bancos de dados (Pinecone, Weaviate) e serviços REST. Uma vez projetados, os fluxos de trabalho podem ser implantados instantaneamente como APIs escaláveis com monitoramento, registro e controle de versão integrados. Ferramentas de colaboração permitem às equipes compartilhar e iterar designs de agentes. FlowOps é ideal para criar chatbots, extratores automáticos de documentos, fluxos de análise de dados e processos de negócios alimentados por IA de ponta a ponta, tudo sem escrever uma linha de código de infraestrutura.

Functionary fornece uma maneira declarativa de registrar ferramentas personalizadas — funções JavaScript que encapsulam chamadas de API, consultas a bancos de dados ou lógica de negócios. Ela encapsula uma interação com um modelo de linguagem grande (LLM) para analisar os prompts do usuário, determinar quais ferramentas executar e fazer o parse das saídas das ferramentas de volta para respostas conversacionais. O framework suporta memória, manipulação de erros e encadeamento de ações, oferecendo hooks para pré e pós-processamento. Desenvolvedores podem criar rapidamente agentes capazes de orquestração dinâmica de funções sem boilerplate, aprimorando o controle sobre fluxos de trabalho movidos a IA.

GenAI Processors fornece uma biblioteca de processadores reutilizáveis e configuráveis para construir fluxos de trabalho de IA generativa de ponta a ponta. Os desenvolvedores podem ingerir documentos, dividi-los em pedaços semânticos, gerar embeddings, armazenar e consultar vetores, aplicar estratégias de recuperação e construir prompts dinamicamente para chamadas de modelos de linguagem grande. Seu design plug-and-play permite fácil extensão de passos de processamento personalizados, integração transparente com serviços Google Cloud ou lojas de vetores externas e orquestração de pipelines RAG complexos para tarefas como resposta a perguntas, sumarização e recuperação de conhecimento.

Glif serve como uma sandbox AI onde qualquer pessoa pode construir seus fluxos de trabalho dirigidos por AI, geradores de imagens e aplicativos interativos sem codificação. Ela combina criatividade e tecnologia, oferecendo ferramentas para gerar visuais e histórias cativantes. Os usuários iniciam projetos, exploram vários prompts e constroem aplicativos dinâmicos que atendem suas necessidades, tudo enquanto têm a liberdade de experimentar e inovar. Desde arte generativa até chatbots AI, Glif capacita os usuários a transformar suas ideias em realidade de forma acessível.

Ollama Workflows é uma biblioteca de pipelines de agentes de IA configuráveis, construídos sobre a estrutura do Ollama LLM. Oferece dezenas de fluxos de trabalho prontos—como resumo, tradução, revisão de código, extração de dados, elaboração de e-mails, entre outros—que podem ser encadeados em definições YAML ou JSON. Os usuários instalam o Ollama, clonam o repositório, selecionam ou personalizam um fluxo de trabalho e executam via CLI. Todo o processamento ocorre localmente na sua máquina, preservando a privacidade dos dados enquanto permite iteração rápida e manutenção de resultados consistentes em projetos.

Hero é um produto consumidor projetado para criar, organizar e compartilhar páginas personalizadas de links, chamadas Hero Pages. Os usuários podem compilar listas de links, fotos, textos e outros conteúdos para compartilhar com amigos, familiares ou colegas. A plataforma é amigável e ajuda as pessoas a acompanhar e disseminar informações de forma suave, tornando-a ideal para uso pessoal, comercial ou comunitário.

O InfantAgent oferece uma estrutura leve para projetar e implantar agentes inteligentes em Python. Integra-se com LLMs populares (OpenAI, Hugging Face), suporta módulos de memória persistentes e permite cadeias de ferramentas personalizadas. Por padrão, você obtém uma interface conversacional, orquestração de tarefas e tomada de decisão orientada por políticas. A arquitetura de plug-ins do framework permite fácil extensão para ferramentas e APIs específicas de domínio, tornando-o ideal para prototipagem de agentes de pesquisa, automação de fluxos de trabalho ou incorporação de assistentes de IA em aplicações.

Julep AI é uma plataforma open-source projetada para ajudar equipes de ciência de dados a construir, iterar e implantar rapidamente fluxos de trabalho de IA em várias etapas. Com Julep, você pode criar pipelines de IA escaláveis, duráveis e de longa duração usando agentes, tarefas e ferramentas. A configuração baseada em YAML da plataforma simplifica processos complexos de IA e garante fluxos de trabalho prontos para produção. Ela suporta prototipagem rápida, design modular e integração perfeita com sistemas existentes, tornando-a ideal para lidar com milhões de usuários simultâneos, enquanto fornece total visibilidade sobre as operações de IA.

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.

RagFormation oferece uma solução de ponta a ponta para a implementação de workflows de geração aprimorada por recuperação. A plataforma ingere várias fontes de dados, incluindo documentos, páginas web e bancos de dados, e extrai embeddings usando LLMs populares. Ela conecta-se de forma transparente com bancos de dados vetoriais como Pinecone, Weaviate ou Qdrant para armazenar e recuperar informações relevantes contextualizadas. Os usuários podem definir prompts personalizados, configurar fluxos de conversa e implantar interfaces de chat interativas ou APIs RESTful para atendimento de perguntas em tempo real. Com monitoramento integrado, controles de acesso e suporte a múltiplos provedores de LLMs (OpenAI, Anthropic, Hugging Face), RagFormation permite que equipes prototype, itere e operacionalize aplicações de IA baseadas no conhecimento em larga escala, minimizando o esforço de desenvolvimento. Seu SDK de baixo código e documentação abrangente aceleram a integração aos sistemas existentes, garantindo colaboração sem atritos entre departamentos e reduzindo o tempo de lançamento no mercado.