LangGraph fornece um sistema multi-agente flexível baseado em gráficos direcionados, onde cada nó representa um agente de IA especializado em tarefas como síntese de código, revisão, depuração ou chat. Usuários definem fluxos de trabalho em JSON ou YAML, especificando funções dos agentes e caminhos de comunicação. LangGraph gerencia a distribuição de tarefas, o roteamento de mensagens e o tratamento de erros entre os agentes. Suporta integração com várias APIs de LLM, agentes customizáveis e visualização dos fluxos de execução. Com acesso via CLI e API, LangGraph simplifica a construção de pipelines automatizados complexos para desenvolvimento de software, desde a geração inicial de código até testes contínuos e assistência interativa ao desenvolvedor.

LLM Coordination é uma estrutura voltada para desenvolvedores que orquestra interações entre múltiplos grandes modelos de linguagem para resolver tarefas complexas. Fornece um componente de planejamento que divide objetivos de alto nível em subtarefas, um módulo de recuperação que busca contexto em bases de conhecimento externas e um motor de execução que envia tarefas a agentes LLM especializados. Os resultados são agrupados com ciclos de feedback para aprimorar os resultados. Ao abstrair a comunicação, a gestão de estado e a configuração do pipeline, ela permite a prototipagem rápida de fluxos de trabalho de IA multi-agente para aplicações como suporte automatizado ao cliente, análise de dados, geração de relatórios e raciocínio multi-etapas. Os usuários podem personalizar planejadores, definir papéis de agentes e integrar seus próprios modelos de forma transparente.

A Coordenação de Múltiplos Agentes fornece uma API leve para definir agentes de IA, registrá-los com um coordenador central e despachar tarefas para resolução colaborativa de problemas. Ela gerencia o roteamento de mensagens, controle de concorrência e agregação de resultados. Os desenvolvedores podem integrar comportamentos personalizados aos agentes, ampliar canais de comunicação e monitorar interações por meio de registros e hooks integrados. Essa estrutura simplifica o desenvolvimento de fluxos de trabalho de IA distribuída, onde cada agente se especializa em uma subtarefa e o coordenador garante uma colaboração suave.

ModelScope Agent fornece uma estrutura modular baseada em Python para orquestrar agentes de IA autônomos. Inclui integração de plugins para ferramentas externas ( APIs, bancos de dados, pesquisa ), memória de conversação para preservação de contexto e cadeias de agentes personalizáveis para lidar com tarefas complexas como recuperação de conhecimento, processamento de documentos e suporte à decisão. Os desenvolvedores podem configurar papéis de agentes, comportamentos e prompts, além de aproveitar vários backends LLM para otimizar desempenho e confiabilidade em produção.

Insurance-Agentic-AI emprega uma arquitetura de IA agentica que combina modelos GPT da OpenAI com encadeamento e integração de ferramentas do LangChain para realizar tarefas complexas de seguros de forma autônoma. Registrando ferramentas personalizadas para ingestão de documentos, análise de apólices, cálculo de cotações e resumo de sinistros, o agente pode analisar requisitos do cliente, extrair informações relevantes da apólice, calcular estimativas de prêmio e fornecer respostas claras. O planejamento em várias etapas garante execução lógica das tarefas, enquanto componentes de memória mantêm o contexto entre sessões. Desenvolvedores podem ampliar os conjuntos de ferramentas para integrar APIs de terceiros ou adaptar o agente a novos verticais de seguros. A execução via CLI facilita a implantação sem problemas, permitindo que profissionais de seguros deleguem operações rotineiras e se concentrem na tomada de decisões estratégicas. Suporta logs e cooperação multiagente para gerenciamento escalável de fluxo de trabalho.