SARL oferece suporte à tomada de decisão e suporte dinâmico com a IDE Eclipse, incluindo suporte ao editor, geração de código, depuração e testes. O motor de runtime pode direcionar várias plataformas, incluindo frameworks de simulação (por exemplo, MadKit, Janus) e sistemas do mundo real em robótica e IoT. Desenvolvedores podem estruturar aplicações complexas de MAS reunindo habilidades e protocolos modulares, simplificando o desenvolvimento de sistemas de IA distribuídos e adaptativos.

Cerebellum oferece uma plataforma modular onde os desenvolvedores definem agentes usando planos declarativos compostos por etapas sequenciais ou chamadas de ferramentas. Cada plano pode chamar ferramentas embutidas ou personalizadas — como conectores de API, recuperadores ou processadores de dados — através de uma interface unificada. Módulos de memória permitem que agentes armazenem, recuperem e esqueçam informações entre sessões, possibilitando interações conscientes de contexto e com estado. Ele se integra a modelos de linguagem populares (OpenAI, Hugging Face), suporta registro de ferramentas personalizadas e possui um motor de execução baseado em eventos para controle em tempo real. Com registro, manipulação de erros e ganchos de plugins, Cerebellum aumenta a produtividade, facilitando o desenvolvimento rápido de agentes para automação, assistentes virtuais e aplicações de pesquisa.

ChatStreamAiAgent fornece aos desenvolvedores uma ferramenta leve em Python para implementar agentes de chat IA que transmitem tokens à medida que são gerados. Suporta múltiplos provedores de LLM, ganchos de eventos assíncronos e fácil integração em aplicações web ou de console. Com gerenciamento de contexto embutido e templates de prompt, equipes podem rapidamente criar protótipos de assistentes de conversa, bots de suporte ao cliente ou tutoriais interativos, enquanto entregam respostas em tempo real e com baixa latência.

Disco agiliza o desenvolvimento de agentes de IA na AWS oferecendo uma estrutura de orquestração orientada por eventos que conecta respostas de modelos de linguagem a funções serverless, filas de mensagens e APIs externas. Oferece conectores pré-construídos para AWS Lambda, Step Functions, SNS, SQS e EventBridge, permitindo roteamento fácil de mensagens e acionadores de ação com base nas saídas de LLM. O design modular do Disco suporta definições de tarefas personalizadas, lógica de retries, tratamento de erros e monitoramento em tempo real via CloudWatch. Aproveita funções IAM da AWS para acesso seguro e fornece logging e rastreamento integrados para observabilidade. Ideal para chatbots, fluxos de trabalho automatizados e pipelines de análise impulsionados por agentes, o Disco oferece soluções escaláveis e econômicas de IA.

EspressoAI fornece aos desenvolvedores um ambiente estruturado para projetar, configurar e implantar agentes de IA alimentados por grandes modelos de linguagem. Ele suporta registro e invocação de ferramentas dentro dos fluxos de trabalho do agente, gerencia o contexto de conversa via módulos de memória embutidos e permite o encadeamento de prompts para raciocínio de múltiplas etapas. Os desenvolvedores podem integrar APIs externas, plugins personalizados e lógica condicional para ajustar o comportamento do agente. O design modular da estrutura garante extensibilidade, permitindo às equipes trocar componentes, adicionar novas capacidades ou adaptar-se a LLMs proprietários sem reescrever a lógica central.

EthLisbon fornece uma arquitetura de agente autônomo pronta para uso que interage com contratos inteligentes Ethereum para conduzir leilões, lances e negociações automaticamente. Ouve eventos na blockchain, processa fluxos de dados off-chain e executa estratégias personalizadas com base em parâmetros configuráveis. A base de código modular permite aos desenvolvedores ampliar habilidades, integrar oráculos adicionais e implantar múltiplas instâncias de agentes. Mecanismos de reintento e gerenciamento de estado garantem resiliência, enquanto ferramentas integradas de registro e monitoramento oferecem visibilidade em tempo real das operações do agente.

Inngest AgentKit fornece uma estrutura abrangente para desenvolver agentes de IA em um ambiente Node.js. Ele aproveita a arquitetura orientada a eventos da Inngest para acionar fluxos de trabalho de agentes com base em eventos externos como requisições HTTP, tarefas agendadas ou chamadas de webhook. O kit inclui utilitários de renderização de modelos para criar respostas dinâmicas, gerenciamento de estado embutido para manter o contexto durante as sessões e integração perfeita com APIs externas e modelos de linguagem. Os agentes podem transmitir respostas parciais em tempo real, gerenciar lógica complexa e orquestrar processos em múltiplas etapas com tratamento de erros e tentativas. Ao abstrair preocupações de infraestrutura e fluxo de trabalho, o AgentKit permite que os desenvolvedores foquem na criação de comportamentos inteligentes, reduzindo código boilerplate e acelerando a implantação de assistentes de conversação, pipelines de processamento de dados e bots de automação de tarefas.

Esquilax é uma estrutura leve de TypeScript projetada para construir e orquestrar fluxos de trabalho complexos de agentes de IA. Ela fornece aos desenvolvedores uma API clara para definir agentes de forma declarativa, atribuir módulos de memória e integrar ações de plugins personalizados, como chamadas de API ou consultas a bancos de dados. Com suporte integrado para manipulação de contexto e coordenação multiagente, Esquilax simplifica a criação de chatbots, assistentes digitais e processos automatizados. Sua arquitetura orientada a eventos permite encadear tarefas ou acioná-las dinamicamente, enquanto ferramentas de registro e depuração oferecem visibilidade total das interações dos agentes. Ao abstrair o código boilerplate, Esquilax ajuda equipes a prototypes rápidas de aplicações escaláveis baseadas em IA.