Playbooks AI é uma estrutura de desenvolvimento para construir agentes de IA por meio de uma DSL de playbook declarativa. Permite integração com vários LLMs, ferramentas personalizadas e armazenamentos de memória. Com uma CLI e uma interface web, os usuários podem definir o comportamento do agente, orquestrar fluxos de trabalho multi-etapas e monitorar a execução. Recursos incluem roteamento de ferramentas, memória com estado, controle de versão, análises e colaboração multi-agente, facilitando a prototipagem e a implantação de assistentes de IA prontos para produção.

Poke-Env foi projetado para simplificar a criação e avaliação de agentes de IA para batalhas no Pokémon Showdown, proporcionando uma interface Python abrangente. Ele gerencia a comunicação com o servidor do Pokémon Showdown, analisa os dados do estado do jogo e gerencia as ações turno a turno através de uma arquitetura baseada em eventos. Os usuários podem estender classes de jogadores base para implementar estratégias personalizadas usando aprendizagem por reforço ou algoritmos heurísticos. A estrutura oferece suporte integrado para simulações de batalha, confrontos paralelizados e registro detalhado de ações, recompensas e resultados para pesquisa reprodutível. Ao abstrair tarefas de rede e parsing de baixo nível, Poke-Env permite que pesquisadores e desenvolvedores de IA foquem no design de algoritmos, ajuste de desempenho e benchmarking comparativo de estratégias de batalha.

PySpur fornece um ambiente integrado para construir, testar e implantar agentes de IA através de uma interface amigável baseada em nós. Os desenvolvedores montam cadeias de ações – como chamadas de modelos de linguagem, recuperação de dados, ramificações decisórias e interações de API – arrastando e conectando blocos modulares. Um modo de simulação ao vivo permite que engenheiros validem a lógica, inspecionem estados intermediários e debugem fluxos de trabalho antes da implantação. PySpur também oferece controle de versão dos fluxos de agentes, perfil de desempenho e implantação com um clique na nuvem ou infraestrutura local. Com conectores plugáveis e suporte a LLMs populares e bancos de dados vetoriais, equipes podem prototipar agentes de raciocínio complexos, assistentes automáticos ou pipelines de dados rapidamente. De código aberto e extensível, PySpur minimiza a burocracia e a sobrecarga de infraestrutura, permitindo iteração mais rápida e soluções de agentes mais robustas.

Catalyst by Raga é uma plataforma SaaS projetada para simplificar a criação e operação de agentes alimentados por IA em empresas. Os usuários podem ingerir dados de bancos de dados, CRMs e armazenamento em nuvem em armazéns vetoriais, configurar políticas de memória e orquestrar múltiplos LLMs para responder a consultas complexas. O construtor visual permite a elaboração de fluxos de trabalho arrastando e soltando, integração de ferramentas e APIs, e análises em tempo real. Uma vez configurados, os agentes podem ser implantados como interfaces de chat, APIs ou widgets incorporados, com acesso baseado em funções, registros de auditoria e escalabilidade para produção.

SeeAct foi projetado para capacitar agentes de visão-linguagem com um pipeline de duas etapas: um módulo de planejamento alimentado por grandes modelos de linguagem que gera subobjetivos com base em cenas observadas, e um módulo de execução que traduz subobjetivos em ações específicas do ambiente. Uma espinha dorsal de percepção extrai características de objetos e cenas de imagens ou simulações. A arquitetura modular permite substituição fácil de planejadores ou redes de percepção, e suporta avaliação em AI2-THOR, Habitat e ambientes personalizados. SeeAct acelera a pesquisa em IA interativa incorporada, fornecendo decomposição de tarefas de ponta a ponta, fundamentação e execução.

RoboCup Rescue Agent Simulation é uma estrutura de código aberto que modela ambientes urbanos de desastres onde múltiplos agentes controlados por IA colaboram para localizar e resgatar vítimas. Oferece interfaces para navegação, mapeamento, comunicação e integração de sensores. Os usuários podem criar estratégias personalizadas, executar experimentos em lote e visualizar métricas de desempenho de agentes. A plataforma suporta configuração de cenários, registro de logs e análise de resultados para acelerar pesquisas em sistemas multiagentes e algoritmos de resposta a desastres.

O Vagent.io fornece uma interface intuitiva para interagir com Agentes de IA personalizados usando comandos de voz. Em vez de digitar, os usuários podem se comunicar facilmente com seus Agentes de IA por meio da fala natural. A plataforma se integra com webhooks simples e usa a OpenAI para reconhecimento de fala de alta qualidade e suporte a mais de 60 idiomas. A privacidade dos dados é priorizada, não é necessária nenhuma inscrição e todos os dados são armazenados no dispositivo do usuário. O Vagent.io é altamente versátil, permitindo que os usuários se conectem a vários backends e construam sistemas modulares de múltiplos agentes para tarefas mais complexas.

O repositório de demonstrações do Protocolo de Contexto de Modelo da AWS é um recurso de código aberto que apresenta padrões padronizados para gerenciamento de contexto de Modelos de Linguagem Grande (LLM) e invocação de ferramentas. Ele possui duas demonstrações completas — uma em JavaScript/TypeScript e outra em Python — que implementam o Protocolo de Contexto de Modelo, permitindo que os desenvolvedores criem agentes de IA que chamam funções Lambda da AWS, mantenham o histórico de conversas e façam streaming de respostas. O código de exemplo demonstra formatação de mensagens, serialização de argumentos de funções, tratamento de erros e integrações personalizáveis de ferramentas, acelerando a prototipagem de aplicações de IA generativa.

Saga fornece uma arquitetura flexível para construir agentes de IA que planejam e executam fluxos de trabalho de múltiplos passos. Os componentes principais incluem um módulo planejador que divide metas em ações, uma loja de memória para contexto de conversa e tarefas, e um registro de ferramentas para integrar serviços ou scripts externos. Os agentes funcionam de forma assíncrona, gerenciam o estado entre sessões e suportam desenvolvimento de ferramentas personalizadas. Saga permite uma rápida prototipagem de assistentes autônomos, automatizando tarefas como coleta de dados, alertas e Q&A interativos em seu ambiente Python.

Sentient é uma plataforma de Agente de IA com estado projetada para impulsionar personagens não jogáveis (NPCs) e personas virtuais. Ela apresenta um sistema de memória que registra eventos, um mecanismo de planejamento de objetivos que planeja ações múltiplas etapas e uma interface de conversa para diálogo natural. Os desenvolvedores configuram personas com traços, objetivos e bases de conhecimento personalizáveis. SDKs e APIs do Sentient para Unity, Unreal, JavaScript e Node.js permitem integração perfeita, local ou na nuvem, para oferecer experiências digitais imersivas e interativas.

O co-piloto de planilhas baseado em agente de IA da Sheet-Chat revoluciona o gerenciamento de planilhas permitindo que os usuários criem, editem, formatem planilhas, gerem gráficos e traduzam conteúdo. Essa ferramenta movida a IA se integra perfeitamente ao Google Sheets e Excel, aumentando a produtividade e fornecendo insights de dados mais profundos. Seja automatizando tarefas repetitivas ou oferecendo sugestões inteligentes, o Sheet-Chat melhora a usabilidade e a eficiência das suas planilhas.

Simple-Agent é uma estrutura de agente de IA de código aberto escrita em Python que aproveita a API OpenAI para criar agentes conversacionais modulares. Permite que os desenvolvedores definam funções de ferramenta que o agente pode invocar, manter memória de contexto entre interações e personalizar comportamentos do agente por meio de módulos de habilidades. A estrutura lida com roteamento de solicitações, planejamento de ações e execução de ferramentas, permitindo que você se concentre na lógica específica do domínio. Com recursos integrados de registro e tratamento de erros, o Simple-Agent acelera o desenvolvimento de chatbots, assistentes automatizados e ferramentas de suporte à decisão com IA. Oferece fácil integração com APIs e fontes de dados personalizadas, suporta chamadas assíncronas de ferramentas e fornece uma interface de configuração simples. Use-o para prototipar agentes de IA para suporte ao cliente, análise de dados, automação e muito mais. Sua arquitetura modular facilita a adição de novas capacidades sem alterar a lógica principal. Apoiado por contribuições da comunidade e documentação, o Simple-Agent é ideal tanto para iniciantes quanto para desenvolvedores experientes que desejam implantar agentes inteligentes rapidamente.

Sirji capacita equipes a criar agentes alimentados por IA sem codificação. Os usuários projetam visualmente os fluxos de conversa, integram APIs externas e bases de conhecimento, gerenciam memória de longo prazo e implantam agentes nos canais. Análises embutidas monitoram o desempenho, enquanto controles de segurança garantem a privacidade dos dados. Sirji simplifica o desenvolvimento e a manutenção de agentes inteligentes para processos de negócios diversos.

Skeernir é uma estrutura de agentes de IA de código aberto projetada para acelerar o desenvolvimento de agentes mestre fantoche para automação de jogos e orquestração de processos. O projeto inclui um modelo base, APIs principais e módulos de exemplo que demonstram como conectar a lógica do agente aos ambientes-alvo, seja simulando jogabilidade ou controlando tarefas do sistema operacional. Sua arquitetura extensível permite que os usuários implementem estratégias de decisão personalizadas, integrem modelos de machine learning e gerenciem ciclos de vida do agente em Windows, Linux e macOS. Com suporte integrado a registros e configurações, Skeernir agiliza testes, depuração e implantação de agentes autônomos de IA.

O Agente MultiModal de Solana é uma estrutura de código aberto que combina modelos avançados de IA—GPT para texto, DALL·E para imagens, Whisper para transcrição e síntese de áudio, além de geração de vídeo—com a blockchain Solana. Oferece uma arquitetura modular de servidor e API RESTful, aplicando pagamentos em SOL por solicitação na cadeia. Desenvolvedores configuram sua carteira de Solana e credenciais da OpenAI, implantam o agente e enviam solicitações multimodais via UI ou API. Respostas são entregues com recibos de transação associados. Este design suporta micropagamentos, auditabilidade e serviços de IA descentralizados, ideais para dApps Web3 e plataformas de conteúdo criativo.

Solana AI Agent Eliza é uma prova de conceito de um agente de IA que traz o chatbot clássico Eliza para a blockchain Solana. Consiste em um contrato inteligente em Rust baseado em Anchor que implementa os padrões de diálogo Eliza e uma interface web leve. Quando um usuário envia uma mensagem, a interface invoca o programa na cadeia, que gera uma resposta no estilo Eliza e escreve tanto o comando quanto a resposta em uma conta na Solana. Este design demonstra como integrar lógica de IA simples diretamente na cadeia, garantindo logs de conversas imutáveis e auditáveis, além de fornecer um modelo para desenvolvedores construírem agentes de IA mais avançados na Solana.

StarCat fornece um construtor de arrastar e soltar para criar agentes de IA sem escrever código. Você seleciona um modelo ou começa do zero, configura prompts, modo de memória e contexto, e integra com ferramentas como Slack, email, CRM e bancos de dados. Os agentes podem lidar com fluxos de trabalho de várias etapas, como triagem de tickets, pontuação de leads, entrada de dados e geração de relatórios. Análises embutidas monitoram o desempenho, enquanto o controle de versões garante atualizações seguras. Implante seus agentes em sites, plataformas de mensagens ou painéis internos para automação imediata de processos repetitivos.

Steamship é uma plataforma robusta projetada para simplificar a criação, implantação e gerenciamento de agentes de IA. Ele oferece aos desenvolvedores um stack gerenciado para pacotes de IA de linguagem, suportando o desenvolvimento de ciclo de vida completo, desde hospedagem sem servidor até soluções de armazenamento vetorial. Com o Steamship, os usuários podem facilmente construir, escalar e personalizar ferramentas e aplicações de IA, proporcionando uma experiência sem costura para integrar capacidades de IA em seus projetos.

Stellar Chat capacita equipes a construir agentes de IA conversacionais fornecendo uma estrutura robusta que abstrai interações com LLM, gerenciamento de memória e integrações de ferramentas. Em sua essência, apresenta um pipeline extensível que lida com o pré-processamento de entrada do usuário, enriquecimento de contexto através de recuperação de memória baseada em vetor e invocação de LLM com estratégias de prompt configuráveis. Os desenvolvedores podem conectar soluções populares de armazenamento vetorial como Pinecone, Weaviate ou FAISS, e integrar APIs de terceiros ou plugins personalizados para tarefas como busca na web, consultas a bancos de dados ou controle de aplicações empresariais. Com suporte para saídas em streaming e ciclos de feedback em tempo real, Stellar Chat garante experiências de usuário responsivas. Também inclui modelos iniciais e exemplos de melhores práticas para bots de suporte ao cliente, busca de conhecimento e automação de fluxos internos. Implantado com Docker ou Kubernetes, escala para atender às demandas de produção enquanto permanece totalmente de código aberto sob a licença MIT.

O Strands Agents oferece uma arquitetura modular para criar agentes inteligentes que combinam raciocínio em linguagem natural, memória de longo prazo e chamadas a APIs/ferramentas externas. Permite aos desenvolvedores configurar componentes de planejamento, execução e memória, inserir qualquer LLM (por exemplo, OpenAI, Hugging Face), definir esquemas de ação personalizados e gerenciar o estado entre tarefas. Com recursos integrados de registro, tratamento de erros e registro extensível de ferramentas, acelera a prototipagem e implantação de agentes capazes de pesquisar, analisar dados, controlar dispositivos ou servir como assistentes digitais. Ao abstrair padrões comuns de agentes, reduz o código boilerplate e promove melhores práticas para uma automação confiável e de fácil manutenção movida por IA.