Tiny-OAI-MCP-Agent fornece uma arquitetura de agente pequena e extensível construída na API do OpenAI. Implementa um ciclo de processo multi-cognitivo (MCP) para raciocínio, memória e uso de ferramentas. Você define ferramentas (APIs, operações de arquivos, execução de código), e o agente planeja tarefas, recorda contexto, invoca ferramentas e itera nos resultados. Esta base de código mínima permite que desenvolvedores experimentem fluxos de trabalho autônomos, heurísticas personalizadas e padrões avançados de prompts, enquanto lida automaticamente com chamadas de API, gerenciamento de estado e recuperação de erros.

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.

Trainable Agents foi projetado como um conjunto de ferramentas modular e extensível para desenvolvimento rápido e treinamento de agentes de IA alimentados pelos modelos de linguagem de última geração. A estrutura abstrai componentes principais como ambientes de interação, interfaces de políticas e ciclos de feedback, permitindo que os desenvolvedores definam tarefas, forneçam demonstrações e implementem funções de recompensa facilmente. Com suporte integrado para OpenAI GPT e Anthropic Claude, a biblioteca facilita reprodução de experiência, treinamento em lote e avaliação de desempenho. Trainable Agents também inclui utilitários para registro, rastreamento de métricas e exportação de políticas treinadas para implantação. Seja construindo chatbots conversacionais, automatizando fluxos de trabalho ou conduzindo pesquisas, essa estrutura agiliza todo o ciclo, do protótipo à produção, em um pacote unificado em Python.

O Voltagent oferece um conjunto abrangente para projetar, testar e implantar agentes de IA autônomos adaptados às necessidades do seu negócio. Os usuários podem construir fluxos de trabalho de agentes via interface visual drag-and-drop ou codificar diretamente com o SDK da plataforma. Suporta integração com modelos de linguagem populares, como GPT-4, LLMs locais e APIs de terceiros para recuperação de dados em tempo real e invocação de ferramentas. Módulos de memória permitem que os agentes mantenham contexto entre sessões, enquanto o console de depuração e painel de análises fornecem insights detalhados sobre o desempenho do agente. Com controle de acesso baseado em papéis, gerenciamento de versões e opções de implantação em nuvem escaláveis, o Voltagent garante experiências de agentes seguras, eficientes e fáceis de manter, do conceito à produção. Além disso, a arquitetura de plugins do Voltagent permite extensão fácil com módulos personalizados para tarefas específicas de domínio, e seus endpoints de API RESTful facilitam a integração com aplicações existentes. Seja automatizando suporte ao cliente, gerando relatórios em tempo real ou alimentando experiências interativas de chat, o Voltagent simplifica todo o ciclo de vida do agente.

WanderMind fornece uma arquitetura modular para construção de agentes de IA auto-guiados. Gerencia um armazenamento de memória persistente para reter contexto entre sessões, integra-se com ferramentas externas e APIs para funcionalidades ampliadas, e orquestra raciocínio de múltiplas etapas por meio de planejadores personalizáveis. Desenvolvedores podem conectar diferentes provedores de LLM, definir tarefas assíncronas e estender o sistema com novos adaptadores de ferramentas. Este framework acelera experimentos com fluxos de trabalho autônomos, possibilitando aplicações desde exploração de ideias até assistentes de pesquisa automatizados sem sobrecarga de engenharia pesada.

Wise Agents oferece um catálogo abrangente e pesquisável de frameworks e plataformas de agentes de IA. Possui filtros por categoria, linguagem de programação, tipo de licença e mais, ajudando os usuários a encontrar a ferramenta certa. Cada entrada de agente inclui um perfil detalhado, capacidades principais, links para GitHub e documentação, além de classificações pela comunidade. O site é atualizado regularmente por contribuições da comunidade, garantindo que as últimas versões e desenvolvimentos dos agentes estejam sempre disponíveis em um recurso centralizado.

Com AI Agents é uma estrutura orientada por código em TypeScript que ajuda a definir e orquestrar múltiplos Agentes de IA, cada um com papéis distintos como planejador, executor e gerenciador de memória. Fornece gerenciamento de memória embutido para persistir o contexto, um subsistema de chamadas de funções para integrar APIs externas e uma interface CLI para sessões interativas. Ao compor agentes em pipelines ou hierarquias, você pode automatizar tarefas complexas—como pipelines de análise de dados ou fluxos de suporte ao cliente—assegurando modularidade, escalabilidade e fácil personalização.

A WorkFusion oferece Agentes de IA projetados para desempenhar o papel de analistas de AML, automatizando e aprimorando os processos de conformidade. Esses agentes melhoram a eficiência do programa, mitigam riscos e permitem que analistas humanos se concentrem em investigações mais críticas. Com a capacidade de escalar rapidamente e lidar com tarefas complexas, os Agentes de IA da WorkFusion são um ativo valioso na manutenção da conformidade regulatória e no aumento da satisfação do cliente.

Universal Basic Compute fornece um ambiente unificado para desenhar, treinar e implantar agentes de IA em vários fluxos de trabalho. Os usuários podem escolher entre múltiplos modelos de linguagem grande, configurar armazenamentos de memória customizados para consciência contextual e integrar APIs e ferramentas de terceiros para estender funcionalidades. A plataforma gerencia automaticamente a orquestração, tolerância a falhas e escalabilidade, oferecendo dashboards para monitoramento em tempo real e análises de desempenho. Ao abstrair detalhes de infraestrutura, ela capacita equipes a focar na lógica dos agentes e na experiência do usuário ao invés da complexidade do backend.

A Zaia é uma plataforma sem código que permite às empresas automatizar seu suporte, vendas e várias tarefas usando empregados de IA. Esses agentes de IA são projetados para lidar com várias tarefas simultaneamente sem precisar de pausas, férias ou correção de erros. Ao integrar a Zaia, as empresas podem melhorar as interações com os clientes, resolver consultas instantaneamente e concentrar seus recursos humanos em tarefas mais complexas. Os empregados de IA da Zaia podem agendar reuniões, gerenciar leads, lidar com consultas de suporte e mais, garantindo que suas operações comerciais funcionem sem problemas.

AgentSet permite que você construa agentes de IA capazes de executar uma ampla gama de tarefas, desde atendimento ao cliente até automação de fluxo de trabalho. Os usuários podem definir os parâmetros e funcionalidades de seus agentes para atender às necessidades comerciais exclusivas, garantindo que tenham a ferramenta perfeita para suas operações. Sua interface intuitiva é projetada para usuários de todos os níveis técnicos, facilitando a adaptação da IA a fluxos de trabalho específicos e aumentando a eficiência geral.

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.

AI Agents Laravel oferece uma estrutura abrangente para definir, gerenciar e executar agentes impulsionados por IA dentro de aplicações Laravel. Abstrai as interações com vários modelos de linguagem grande (OpenAI, Anthropic, Hugging Face) e oferece suporte integrado para integrações de ferramentas, como solicitações HTTP, consultas a bancos de dados e lógica de negócio personalizada. Os desenvolvedores podem definir agentes com prompts personalizados, backends de memória (memória em memória, banco de dados, Redis) e regras de tomada de decisão para lidar com fluxos conversacionais complexos ou tarefas automatizadas. O pacote inclui registro de eventos, tratamento de erros e ganchos de monitoramento para acompanhar o desempenho dos agentes. Facilita a prototipagem rápida e a integração perfeita de assistentes inteligentes, analisadores de dados e automação de fluxos de trabalho diretamente em ambientes web.

AI Password é um gerenciador de senhas especializado desenvolvido para gerenciar e armazenar senhas dos seus agentes de IA de forma segura. Ele permite que operadores de IA executem múltiplas tarefas sem interrupções, aumentando a produtividade e a segurança. Com integrações fluídas e uma interface amigável, AI Password garante que lidar com senhas seja fácil e seguro. A plataforma fornece criptografia avançada e armazenamento seguro para garantir que suas credenciais estejam sempre protegidas.

AIAgentWorkshop é um projeto de código aberto em Python que demonstra como construir agentes de IA autônomos capazes de planejar, tomar decisões e usar ferramentas. Inclui exemplos de integração com busca na web, gerenciamento de arquivos e comandos do sistema, junto com módulos simples de memória e raciocínio. Os desenvolvedores podem seguir exercícios guiados para criar agentes que interpretam os objetivos do usuário, geram planos de múltiplas etapas, executam tarefas em diferentes ferramentas e mantêm o contexto. Sua arquitetura modular facilita a troca ou expansão de ferramentas e encadeamento de ações do agente para fluxos de trabalho complexos, transformando conceitos de pesquisa em IA em protótipos operacionais.

AmongA e pesquisa em sistemas de IA multiagente. Por meio de uma API simples em Python, os usuários podem instanciar qualquer número de agentes de IA, cada um equipado com personas personalizadas, prompts e buffers de memória. Os agentes participam de ciclos de conversa configuráveis, suportando debates, brainstorming, tomada de decisão ou simulação de jogos. A estrutura integra-se perfeitamente com as principais APIs de LLM (ex.: OpenAI, Anthropic), permitindo interação baseada em mensagens e registro de transcrições. Desenvolvedores podem estender comportamentos personalizando papéis de agentes, controlando a lógica de turnos e conectando fontes de dados externas. AmongAIs também fornece utilitários para análise de sentimento, avaliação por pontuação e replay de sessões. Ideal para equipes que exploram comunicação emergente, geração colaborativa de ideias e testes de coordenação de trabalhadores digitais em ambientes de pesquisa e produção.

APLib foi projetado para simplificar o desenvolvimento de agentes autônomos impulsionados por IA em ambientes de jogos e simulação. Utilizando uma arquitetura inspirada em Belief-Desire-Intention (BDI), oferece componentes modulares para percepção, tomada de decisão e execução de ações. Os desenvolvedores definem crenças, objetivos e comportamentos dos agentes por meio de APIs intuitivas e árvores de comportamento. Os agentes APLib podem interpretar o estado do jogo por sensores personalizáveis, formular planos usando planejadores integrados e interagir com o ambiente via atuadores. A biblioteca suporta integração com Unity, Unreal e ambientes Java puros, facilitando testes automatizados, pesquisa em IA e simulações. Promove a reutilização de módulos de comportamento, prototipagem rápida e fluxos de trabalho de QA robustos, automatizando cenários de teste repetitivos e simulando comportamentos complexos de jogadores sem intervenção manual.

Astro Agents fornece uma arquitetura modular para construir agentes de IA em JavaScript e TypeScript. Os desenvolvedores podem registrar ferramentas personalizadas para pesquisa de dados, integrar armazenamentos de memória para preservar o contexto da conversa e orquestrar fluxos de trabalho de raciocínio de várias etapas. Suporta múltiplos provedores de LLM, como OpenAI e Hugging Face, e pode ser implantado como sites estáticos ou funções serverless. Com observabilidade incorporada e plugins extensíveis, as equipes podem prototipar, testar e escalar assistentes movidos por IA sem sobrecarga pesada de infraestrutura.

O SDK JavaScript do Azure AI Agents é uma estrutura de cliente e repositório de código de exemplo que permite aos desenvolvedores construir, personalizar e orquestrar agentes de IA usando Azure OpenAI e outros serviços cognitivos. Oferece suporte para chat de múltiplas rodadas, geração aumentada por recuperação, chamadas de funções e integração com ferramentas e APIs externas. Os desenvolvedores podem gerenciar fluxos de trabalho do agente, lidar com memória e estender funcionalidades via plugins. Padrões de exemplo incluem bots de perguntas e respostas de base de conhecimento, executores autônomos de tarefas e assistentes de conversação, facilitando a prototipagem e implantação de soluções inteligentes.

Benki oferece uma plataforma de IA avançada para o setor financeiro, com foco específico em M&A, análise de risco, diligência devida e conformidade. Os usuários podem criar e personalizar agentes de IA, integrar fontes de conhecimento e acompanhar as contribuições tanto de IA quanto humanas para garantir trilhas de auditoria transparentes. A plataforma também inclui o FinBench Arena para avaliar modelos financeiros e elaborar estratégias de implantação de LLM com base na tolerância ao risco. Isso leva a fechamentos de negócios mais rápidos, redução de riscos e trilhas de auditoria claras, trazendo confiança de volta a cada negócio.