AAGPT é uma estrutura de agente de IA extensível e de código aberto, projetada para construir agentes autônomos. Permite definir objetivos de alto nível, gerenciar a memória de conversação, planejar tarefas em múltiplas etapas e integrar ferramentas ou APIs externas. Usando um arquivo de configuração simples e o SDK em Python, você pode personalizar o comportamento do agente, definir ações personalizadas e implantar agentes que podem interagir com fontes de dados, executar comandos e aprender com interações passadas para melhorar o desempenho ao longo do tempo.

AgentLab é uma estrutura do ServiceNow para criar agentes de IA—também chamados de trabalhadores digitais—usando um editor visual de arrastar e soltar. Os usuários vinculam grandes modelos de linguagem com tabelas do ServiceNow, definem intenções e ações, e orquestram fluxos de trabalho para tarefas como resolução de incidentes, aprovações de mudanças e recuperação de conhecimento. Os agentes podem ser testados em sandboxes embutidos, versionados e monitorados em tempo real. Com conectores para APIs externas e interfaces de chat, o AgentLab permite implantação em portais, Microsoft Teams e Slack. A plataforma oferece controles de governança, trilhas de auditoria e dashboards de análise para garantir conformidade e desempenho em escala.

AtomicAgent fornece uma estrutura para definir, compor e executar tarefas de agentes de IA. Os módulos principais incluem um registro de ferramentas para registrar e invocar serviços externos, um gerenciador de memória para persistir o contexto de conversa ou tarefas, e um motor de orquestração que conduz as interações com LLM etapa por etapa. Os desenvolvedores podem definir ferramentas reutilizáveis, configurar lógica de decisão e aproveitar a execução assíncrona para tarefas de longa duração. O design modular do AtomicAgent promove facilidade de manutenção, testabilidade e iteração rápida de fluxos de trabalho complexos orientados por IA, de chatbots a pipelines de processamento de dados.

A Envole é uma plataforma sem código inovadora projetada para criar agentes de IA dinâmicos usando inglês simples. Os usuários podem definir os tipos de entradas (texto, arquivos, imagens, áudio), especificar atividades (responder a perguntas, resumir, análise de sentimento), desbloquear ações (enviar e-mails, salvar no Notion, integração de ferramentas) e configurar as saídas. Com a Envole, os usuários podem capacitar seus agentes de IA a se conectarem a várias ferramentas, criar ações personalizadas e implantá-los via ambientes hospedados ou integrações de API. A Envole simplifica a automação de IA, tornando-a acessível e versátil para transformar fluxos de trabalho.

Exo é uma estrutura centrada no desenvolvedor que permite criar agentes baseados em IA capazes de se comunicar com usuários, invocar APIs externas e preservar o contexto da conversa. No seu núcleo, o Exo usa definições em TypeScript para descrever ferramentas, camadas de memória e gerenciamento de diálogos. Os usuários podem registrar ações personalizadas para tarefas como recuperação de dados, agendamento ou orquestração de APIs. A estrutura gerencia automaticamente modelos de prompt, roteamento de mensagens e tratamento de erros. O módulo de memória do Exo pode armazenar e recuperar informações específicas do usuário ao longo de sessões. Desenvolvedores implantam agentes em ambientes Node.js ou sem servidor com configuração mínima. O Exo também suporta middleware para registro, autenticação e métricas. Seu design modular garante que os componentes possam ser reutilizados em vários agentes, acelerando o desenvolvimento e reduzindo redundâncias.

Melissa fornece uma arquitetura leve e extensível para construir agentes movidos a IA sem a necessidade de muito código boilerplate. Em seu núcleo, a estrutura usa um sistema baseado em plugins onde os desenvolvedores podem registrar ações personalizadas, conectores de dados e módulos de memória. O subsistema de memória permite a preservação do contexto em interações, aprimorando a continuidade da conversa. Adaptadores de integração permitem que os agentes busquem e processem informações de APIs, bancos de dados ou arquivos locais. Combinando uma API simples, ferramentas de CLI e interfaces padronizadas, Melissa agiliza tarefas como automatizar consultas de clientes, gerar relatórios dinâmicos ou orquestrar fluxos de trabalho de várias etapas. A estrutura é independente de linguagem para integração, tornando-se adequada para projetos centrados em Python e pode ser implantada em ambientes Linux, macOS ou Docker.

SwiftAgent oferece um kit de ferramentas robusto para construir agentes inteligentes integrando diretamente os modelos da OpenAI em Swift. Os desenvolvedores podem declarar ações personalizadas e ferramentas externas, que os agentes invocam com base nas consultas do usuário. O framework mantém a memória de conversação, permitindo que os agentes façam referência às interações passadas. Suporta templates de prompts e inserção dinâmica de contexto, facilitando diálogos de múltiplas etapas e lógica de tomada de decisão. A API assíncrona do SwiftAgent funciona perfeitamente com a concorrência do Swift, tornando-o ideal para ambientes iOS, macOS ou do lado do servidor. Ao abstrair chamadas de modelos, armazenamento de memória e orquestração de pipelines, o SwiftAgent capacita equipes a prototipar e implantar assistentes conversacionais, chatbots ou agentes de automação rapidamente em projetos Swift.

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.

O SDK Goat foi projetado para simplificar a criação e orquestração de agentes de IA em Go. Ele fornece integrações plugáveis de LLM (OpenAI, Anthropic, Azure, modelos locais), um registro de ferramentas para ações personalizadas e armazenamentos de memória para conversas com estado. Os desenvolvedores podem definir cadeias, estratégias de representadores e publicadores para saída de interações via CLI, WebSocket, endpoints REST ou uma interface web embutida. Goat suporta respostas em streaming, registro de logs personalizável e gerenciamento fácil de erros. Com esses componentes, você pode desenvolver chatbots, fluxos de automação e sistemas de suporte à decisão em Go com pouco código boilerplate, mantendo flexibilidade para trocar ou estender provedores e ferramentas conforme necessário.