LlamaIndex é uma biblioteca Python focada em desenvolvedores, projetada para conectar grandes modelos de linguagem a dados privados ou específicos de domínio. Oferece múltiplos tipos de índice — como vetores, árvores e índices de palavras-chave — além de adaptadores para bancos de dados, sistemas de arquivos e APIs web. A estrutura inclui ferramentas para dividir documentos em nós, incorporar esses nós usando modelos de incorporação populares e realizar buscas inteligentes para fornecer contexto a um LLM. Com cache embutido, esquemas de consulta e gerenciamento de nós, LlamaIndex simplifica a construção de geração aumentada por recuperação, permitindo respostas altamente precisas e ricas em contexto em aplicações como chatbots, serviços de QA e pipelines de análise.

O ChainLite simplifica a criação de agentes de IA ao abstrair as complexidades da orquestração de LLM em módulos de cadeia reutilizáveis. Usando decoradores Python simples e arquivos de configuração, os desenvolvedores definem comportamentos de agentes, interfaces de ferramentas e estruturas de memória. A estrutura integra-se com provedores populares de LLM (OpenAI, Cohere, Hugging Face) e fontes de dados externas (APIs, bancos de dados), permitindo que os agentes obtenham informações em tempo real. Com uma UI baseada em navegador, alimentada pelo Streamlit, os usuários podem inspecionar o histórico de conversas por token, depurar prompts e visualizar gráficos de execução de cadeia. O ChainLite suporta múltiplos destinos de implantação, de desenvolvimento local a containers de produção, facilitando a colaboração entre cientistas de dados, engenheiros e equipes de produto.

O Agente LLMLing é uma estrutura modular para construir, configurar e implantar agentes de IA alimentados por modelos de linguagem grande. Usuários podem criar múltiplos papéis de agentes, conectar ferramentas externas ou APIs, gerenciar memória conversacional e orquestrar fluxos de trabalho complexos. A plataforma inclui um playground baseado no navegador que visualiza as interações dos agentes, registra o histórico de mensagens e permite ajustes em tempo real. Com um SDK em Python, desenvolvedores podem criar comportamentos personalizados, integrar bancos de dados vetoriais e estender o sistema via plugins. O Agente LLMLing simplifica a criação de chatbots, bots de análise de dados e assistentes automatizados fornecendo componentes reutilizáveis e abstrações claras para colaboração multiagente.

QueryCraft é uma ferramenta de engenharia de prompts baseada em Python, projetada para agilizar o desenvolvimento de agentes de IA. Permite aos usuários definir prompts estruturados por meio de um pipeline modular, conectar-se perfeitamente a várias APIs de LLM e conduzir avaliações automatizadas de acordo com métricas personalizadas. Com registro embutido de uso de tokens e custos, os desenvolvedores podem medir o desempenho, comparar variações de prompts e identificar ineficiências. O QueryCraft também inclui ferramentas de depuração para inspecionar saídas de modelos, visualizar etapas do fluxo de trabalho e fazer benchmarking entre diferentes modelos. Suas interfaces CLI e SDK permitem integração em pipelines de CI/CD, apoiando iteração rápida e colaboração. Ao fornecer um ambiente abrangente para o design, teste e otimização de prompts, o QueryCraft ajuda as equipes a entregarem soluções de agentes de IA mais precisas, eficientes e econômicas.

A plataforma The Ten AI Agent oferece um construtor gráfico onde os usuários conectam diversas fontes de dados — documentos na nuvem, bancos de dados ou APIs — e definem o propósito e o tom de um agente. Os agentes podem responder às perguntas do usuário com respostas contextuais, resumir grandes documentos sob demanda e acionar fluxos de trabalho automatizados, como criação de tickets ou notificações por e-mail. Um painel analítico integrado acompanha uso, desempenho e satisfação do usuário. Os agentes podem ser personalizados com personalidades únicas e prompts ajustáveis sem necessidade de escrever código. Quando prontos, podem ser implantados via código embed, APIs REST ou integrações com Slack, MS Teams e outras plataformas de mensagens para oferecer experiências conversacionais contínuas em vários canais.

Connery SDK é uma estrutura abrangente que simplifica a criação de agentes de IA. Fornece bibliotecas clientes para Node.js, Python, Deno e navegador, permitindo aos desenvolvedores definir comportamentos de agentes, integrar ferramentas externas e fontes de dados, gerenciar memória de longo prazo e conectar-se a vários LLMs. Com telemetria embutida e utilitários de implantação, o Connery SDK acelera todo o ciclo de vida do agente desde o desenvolvimento até a produção.