O Anna Mobile LLM Agent é uma estrutura de IA conversacional projetada para uma integração perfeita com o aplicativo móvel Anna Money. Emprega grandes modelos de linguagem para interpretar entradas de linguagem natural do usuário, buscar dados de conta e transações em tempo real via APIs seguras e realizar tarefas como categorização de despesas, resumo de transações e aconselhamento de orçamento. Desenvolvedores podem configurar ferramentas personalizadas, gatilhos e memórias de contexto para adaptar o agente aos fluxos de trabalho financeiros específicos. Com suporte integrado para OpenAI, Azure OpenAI e modelos transformers locais, além de uma interface React Native, o agente garante assistência financeira responsiva, segura e personalizada em dispositivos iOS e Android.

AppShip é uma plataforma abrangente projetada para otimizar o ciclo de vida de desenvolvimento de aplicativos. Ele permite que os desenvolvedores construam, implantem, mantenham e monitorem seus aplicativos sem problemas em várias lojas de aplicativos B2B. Ao utilizar o AppShip, as empresas podem reduzir o tempo e a complexidade envolvidos na gestão de várias versões e atualizações de seus aplicativos, garantindo uma experiência de usuário mais consistente e abrindo novas oportunidades de crescimento em vários mercados.

Esta estrutura de código aberto combina a biblioteca de modelagem de agentes AgentSimJs com o motor gráfico 3D do Three.js para fornecer simulações multiagentes interativas baseadas no navegador. Os usuários podem definir tipos de agentes, comportamentos e regras ambientais, configurar detecção de colisões e gerenciamento de eventos, e visualizar simulações em tempo real com opções de renderização personalizáveis. A biblioteca suporta controles dinâmicos, gerenciamento de cenas e ajuste de desempenho, tornando-a ideal para pesquisa, educação e prototipagem de cenários complexos baseados em agentes.

Practical AI Agents fornece aos desenvolvedores uma estrutura abrangente e exemplos prontos para construir agentes autônomos impulsionados por grandes modelos de linguagem. Demonstra como integrar ferramentas de API (por exemplo, navegadores web, bancos de dados, funções personalizadas), implementar memória ao estilo RAG, gerenciar o contexto da conversa e realizar planejamento dinâmico. Você pode adaptar exemplos para chatbots, assistentes de análise de dados, scripts de automação de tarefas ou ferramentas de pesquisa. O repositório inclui notebooks, Dockerfiles e arquivos de configuração para facilitar a configuração e implantação em diferentes ambientes.

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.