AgenticIR (Agentic Information Retrieval) fornece uma estrutura modular onde agentes alimentados por LLM planejando e executando fluxos de trabalho de IR de forma autônoma. Permite definir funções de agentes — como gerador de consultas, recuperador de documentos e summarizador — executados em sequências personalizáveis. Os agentes podem buscar textos brutos, refinar consultas com base em resultados intermediários e mesclar trechos extraídos em resumos concisos. A estrutura suporta pipelines de múltiplas etapas incluindo busca web iterativa, ingestão de dados via API e análise de documentos locais. Desenvolvedores podem ajustar parâmetros de agentes, conectar diferentes LLMs e personalizar políticas de comportamento. O AgenticIR também oferece registro de logs, tratamento de erros e execução paralela de agentes para acelerar a coleta de informações em grande escala. Com uma configuração de código mínima, pesquisadores e engenheiros podem prototipar e implementar sistemas autônomos de recuperação.

AgentFarm fornece uma estrutura abrangente para coordenar diversos agentes de IA em um sistema unificado. Os usuários podem criar scripts de comportamentos especializados para agentes em Python, atribuir papéis (gerente, trabalhador, analisador) e estabelecer filas de tarefas para processamento paralelo. Ele integra-se perfeitamente com principais serviços de LLM (OpenAI, Azure OpenAI), possibilitando o roteamento dinâmico de prompts e seleção de modelos. O painel integrado acompanha o status dos agentes, registra interações e visualiza o desempenho do fluxo de trabalho. Com plug-ins modulares para APIs personalizadas, os desenvolvedores podem estender funcionalidades, automatizar o tratamento de erros e monitorar a utilização de recursos. Ideal para implantar pipelines de várias etapas, o AgentFarm aumenta a confiabilidade, escalabilidade e facilidade de manutenção na automação movida por IA.

O crewAI Playground é um kit de ferramentas e sandbox para construir e experimentar com agentes acionados por IA. Você define agentes por meio de arquivos de configuração ou código, especificando prompts, ferramentas e módulos de memória. O playground executa múltiplos agentes simultaneamente, gerencia o roteamento de mensagens e registra o histórico de conversas. Suporta integrações de plugins para fontes de dados externas, backends de memória personalizáveis (em memória ou persistente) e uma interface web para testes. Use-o para prototipar chatbots, assistentes virtuais e fluxos de trabalho automatizados antes da implantação em produção.

Crewai fornece uma biblioteca em Python para projetar e executar sistemas com múltiplos agentes de IA. Os usuários podem definir agentes individuais com funções especializadas, configurar canais de mensagens para comunicação entre agentes e implementar planejadores dinâmicos para distribuir tarefas com base no contexto em tempo real. Sua arquitetura modular permite integrar diferentes LLMs ou modelos personalizados para cada agente. Ferramentas embutidas de registro e monitoramento rastreiam conversas e decisões, permitindo uma depuração e aprimoramento iterativo dos comportamentos dos agentes.

Agent2Agent fornece uma interface web unificada e API para definir, configurar e orquestrar equipes de agentes de IA. Cada agente pode ser atribuído a papéis exclusivos, como pesquisador, analista ou resumidor, e os agentes se comunicam por meio de canais integrados para compartilhar dados e delegar subtarefas. A plataforma suporta chamadas de funções, armazenamento de memória e integrações webhook para serviços externos. Administradores podem monitorar o progresso do fluxo de trabalho, inspecionar logs de agentes e ajustar parâmetros dinamicamente para uma execução escalável, paralelizada e automação avançada de fluxos de trabalho.

Eunomia utiliza uma abordagem de configuração prioritária para orquestrar agentes de IA. Através do YAML, os usuários definem funções de agente, modelos de prompt, integrações de ferramentas, armazenamentos de memória e lógica de ramificação. A estrutura suporta ferramentas síncronas/assíncronas, geração aumentada por recuperação e prompts de cadeia de pensamento. Um sistema de plugins extensível permite ferramentas personalizadas, backends de memória e integrações de registro. O CLI do Eunomia faz a geração de projetos, valida configurações e executa agentes localmente ou em ambientes na nuvem. Isso permite que equipes criem rapidamente protótipos, iterem em fluxos de trabalho conversacionais e mantenham soluções de agentes sem desenvolvimento personalizado pesado.

O GPTMe fornece uma plataforma robusta para orquestrar agentes de IA que mantêm o contexto da conversa, integram ferramentas externas e expõem uma API consistente. Os desenvolvedores instalam um pacote leve em Python, definem agentes com backends de memória plug-and-play, registram ferramentas personalizadas (por exemplo, pesquisa web, consultas a bancos de dados, operações de arquivos) e iniciam um serviço local ou na nuvem. O GPTMe gerencia rastreamento de sessões, raciocínio em múltiplas etapas, template de prompts e troca de modelos, entregando assistentes prontos para produção para atendimento ao cliente, produtividade, análise de dados e mais.