FastGPT serve como uma estrutura abrangente de desenvolvimento e implantação de agentes de IA, projetada para simplificar a criação de aplicações inteligentes e orientadas ao conhecimento. Integra conectores de dados para ingestão de documentos, bancos de dados e APIs, realiza pré-processamento e embeddings, e invoca modelos locais ou na nuvem para inferência. Um motor de geração aprimorada por recuperação (RAG) permite uma recuperação dinâmica de conhecimento, enquanto um editor de fluxo visual arrastar e soltar permite aos usuários orquestrar fluxos de trabalho multi-etapas com lógica condicional. FastGPT suporta prompts personalizados, ajuste de parâmetros e interfaces de plugins para extensão de funcionalidade. Você pode implantar agentes como serviços web, chatbots ou endpoints de API, com painéis de monitoramento e opções de escala.

TypeAI Core fornece uma estrutura abrangente para criar agentes orientados por IA que aproveitam grandes modelos de linguagem. Inclui utilitários de templates de prompts, memória de conversação apoiada por armazenamentos vetoriais, integração perfeita de ferramentas externas (APIs, bancos de dados, interpretadores de código) e suporte para agentes aninhados ou colaborativos. Os desenvolvedores podem definir funções personalizadas, gerenciar estados de sessão e orquestrar fluxos de trabalho por meio de uma API intuitiva em TypeScript. Ao abstrair interações complexas com LLM, o TypeAI Core acelera o desenvolvimento de IA conversacional de múltiplas rodadas, com mínimo boilerplate.

A2A (Arquitetura de Agente para Agente) é uma estrutura de código aberto do Google que permite o desenvolvimento e operação de agentes de IA distribuídos que trabalham juntos. Oferece componentes modulares para definir papéis de agentes, canais de comunicação e memória compartilhada. Os desenvolvedores podem integrar diversos provedores de LLM, personalizar comportamentos de agentes e orquestrar fluxos de trabalho de múltiplas etapas. A2A inclui recursos integrados de monitoramento, gerenciamento de erros e capacidades de reprodução para rastrear interações de agentes. Ao fornecer um protocolo padronizado para descoberta de agentes, passagem de mensagens e alocação de tarefas, A2A simplifica padrões de coordenação complexa e aumenta a confiabilidade ao escalar aplicações baseadas em agentes em ambientes diversos.

AIPE centraliza a orquestração de agentes de IA com módulos plugáveis para memória, planejamento, uso de ferramentas e colaboração entre múltiplos agentes. Os desenvolvedores podem definir personalidades de agentes, incorporar contexto via armazenamento vetorial e integrar APIs ou bancos de dados externos. A estrutura oferece um painel web integrado e CLI para testar prompts, monitorar o estado do agente e encadear tarefas. AIPE suporta múltiplos backends de memória, como Redis, SQLite e armazenamentos na memória. Seus setups de múltiplos agentes permitem atribuir papéis especializados—como extrator de dados, analista, resumidor—para enfrentar consultas complexas de forma colaborativa. Ao abstrair engenharia de prompts, wrappers de API e tratamento de erros, AIPE acelera a implantação de assistentes baseados em IA para QA de documentos, suporte ao cliente e fluxos de trabalho automatizados.

GEN_AI fornece uma arquitetura flexível para montar agentes de IA generativa, definindo pipelines de processamento, integrando grandes modelos de linguagem e suportando plugins personalizados. Os desenvolvedores podem configurar fluxos de trabalho de geração de texto, imagem ou dados, gerenciar entrada/saída e ampliar funcionalidades através de plugins comunitários ou personalizados. O framework simplifica a orquestração de chamadas a múltiplos serviços de IA, fornece registro e gerenciamento de erros, e possibilita prototipagem rápida. Com componentes modulares e arquivos de configuração, equipes podem implantar, monitorar e escalar rapidamente aplicações baseadas em IA em pesquisa, atendimento ao cliente, criação de conteúdo e mais.

GenWorlds é uma estrutura de desenvolvimento em IA projetada para facilitar a criação de sistemas multiagente. Utilizando um framework de comunicação baseado em eventos via websocket, permite que os desenvolvedores criem ambientes interativos onde agentes autônomos podem interagir assíncronamente entre si e com o ambiente ao redor. Esses agentes colaboram, planejam ações e executam tarefas complexas coletivamente, tornando GenWorlds uma plataforma robusta para criar ecossistemas de IA escaláveis e flexíveis.

ggfai fornece uma interface unificada para definir metas, gerenciar raciocínio de múltiplos passos e manter o contexto conversacional com módulos de memória. Suporta integrações personalizáveis de ferramentas para chamar serviços ou APIs externas, fluxos de execução assíncronos e abstrações sobre modelos GPT da OpenAI. A arquitetura de plugins permite trocar backends de memória, repositórios de conhecimento e templates de ações, facilitando a orquestração de agentes em tarefas como suporte ao cliente, recuperação de dados ou assistentes pessoais.

Tongui Agent fornece uma arquitetura modular para criar agentes de IA que podem manter o estado da conversa, usar ferramentas externas e coordenar múltiplos sub-agentes. Desenvolvedores configuram backends LLM, definem ações personalizadas e anexam módulos de memória para armazenar o contexto. O framework inclui uma SDK, CLI e hooks de middleware para observabilidade, facilitando a integração em aplicações web ou Node.js. Os LLMs suportados incluem OpenAI, Azure OpenAI e modelos de código aberto.