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.

Rigging é uma estrutura focada no desenvolvedor que agiliza a criação e orquestração de agentes de IA. Fornece registro de ferramentas e funções, gerenciamento de contexto e memória, encadeamento de fluxo de trabalho, eventos de callback e registro de logs. Os desenvolvedores podem integrar múltiplos provedores de LLM, definir plugins personalizados e montar pipelines de múltiplas etapas. O SDK em TypeScript com segurança de tipos do Rigging garante modularidade e reutilização, acelerando o desenvolvimento de agentes de IA para chatbots, processamento de dados e tarefas de geração de conteúdo.

AI Agents com LangGraph aproveita uma representação gráfica para definir relacionamentos e comunicação entre agentes de IA autônomos. Cada nó representa um agente ou ferramenta, permitindo decomposição de tarefas, personalização de prompts e roteamento dinâmico de ações. A estrutura integra-se perfeitamente com LLMs populares e suporta funções de ferramenta personalizadas, armazenamentos de memória e registro para depuração. Desenvolvedores podem prototipar fluxos de trabalho complexos, automatizar processos de múltiplas etapas e experimentar interações colaborativas de agentes com apenas algumas linhas de código Python.

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.

Hashiru AgentX é um orquestrador de fluxo de trabalho de IA unificado hospedado no Hugging Face Spaces. Permite aos usuários inserir instruções em linguagem natural e escolher entre agentes pré-construídos para execução de código, pesquisa na web e análise de documentos. Nos bastidores, ele compõe dinamicamente cadeias de ferramentas, executa trechos de Python em uma sandbox segura, consulta recursos online e extrai insights de arquivos enviados. Os resultados são retornados em um formato conversacional, permitindo refinamento iterativo e download fácil dos resultados.

Jupyter AI Agents é uma estrutura que embute assistentes de IA autônomos dentro dos ambientes Jupyter Notebook e JupyterLab. Permite aos usuários criar, configurar e executar múltiplos agentes capazes de realizar tarefas como análise de dados, geração de código, depuração, raspagem de web e recuperação de conhecimento. Cada agente mantém memória contextual e pode ser encadeado para fluxos de trabalho complexos. Com comandos mágicos simples e APIs Python, os usuários integram agentes de forma fluida com bibliotecas e conjuntos de dados existentes. Baseado em populares LLMs, suporta modelos de prompt personalizados, comunicação entre agentes e feedback em tempo real. Essa plataforma transforma fluxos de trabalho tradicionais de notebooks automatizando tarefas repetitivas, acelerando protótipos e habilitando exploração interativa alimentada por IA diretamente no ambiente de desenvolvimento.

A estrutura de Sistema Multi-Agente oferece uma estrutura modular para construir e orquestrar múltiplos agentes de IA dentro de aplicações Python. Inclui um gerenciador de agentes para criar e supervisionar agentes, uma infraestrutura de comunicação suportando vários protocolos (por exemplo, passagem de mensagens, transmissão de eventos) e armazenamentos de memória personalizáveis para retenção de conhecimento a longo prazo. Desenvolvedores podem definir papéis distintos de agentes, atribuir tarefas especializadas e configurar estratégias cooperativas como construção de consenso ou votação. A estrutura integra-se perfeitamente com modelos de IA externos e bases de conhecimento, permitindo que os agentes raciocinem, aprendam e se adaptem. Ideal para simulações distribuídas, clusters de agentes conversacionais e pipelines de decisão automatizada, o sistema acelera a resolução de problemas complexos ao aproveitar a autonomia paralela.