LLM-Agent é uma estrutura leve e extensível para construir agentes de IA alimentados por grandes modelos de linguagem. Ela fornece abstrações para memória de conversação, modelos de prompt dinâmicos e integração contínua de ferramentas ou APIs personalizadas. Os desenvolvedores podem orquestrar processos de raciocínio de múltiplas etapas, manter o estado entre interações e automatizar tarefas complexas, como recuperação de dados, geração de relatórios e suporte à decisão. Combinando gerenciamento de memória, uso de ferramentas e planejamento, o LLM-Agent facilita o desenvolvimento de agentes inteligentes orientados a tarefas em Python.

Local LLM com Chamada de Função possibilita que desenvolvedores criem agentes de IA que operam totalmente na infraestrutura local, eliminando preocupações de privacidade de dados e dependências de nuvem. A estrutura inclui código de exemplo para integrar LLMs locais como LLaMA, GPT4All, ou outros modelos de peso aberto, além de demonstrar como configurar esquemas de funções que o modelo pode invocar para realizar tarefas como busca de dados, execução de comandos shell ou interação com APIs. Os usuários podem expandir o design definindo endpoints de funções personalizados, ajustando prompts e lidando com respostas de funções. Essa solução leve simplifica o processo de construção de assistentes de IA offline, chatbots e ferramentas de automação para uma ampla variedade de aplicações.

Wren é uma estrutura de agente de IA baseada em Python projetada para ajudar desenvolvedores a criar, gerenciar e implantar agentes autônomos. Ela fornece abstrações para definir ferramentas (APIs ou funções), armazém de memória para retenção de contexto e lógica de orquestração para lidar com raciocínio de múltiplos passos. Com Wren, você pode prototipar rapidamente chatbots, scripts de automação de tarefas e assistentes de pesquisa combinando chamadas de LLM, registrando ferramentas personalizadas e persistindo o histórico da conversa. Seu design modular e capacidades de callback tornam fácil estender e integrar com aplicações existentes.

Kin Kernel é uma estrutura leve e de código aberto para construir trabalhadores digitais alimentados por IA. Proporciona um sistema unificado para orquestrar grandes modelos de linguagem, gerenciar memória contextual e integrar ferramentas ou APIs personalizadas. Com uma arquitetura orientada a eventos, o Kin Kernel suporta execução assíncrona de tarefas, rastreamento de sessões e plugins extensíveis. Os desenvolvedores definem comportamentos de agentes, registram funções externas e configuram roteamento multi-LLM para automatizar fluxos de trabalho que vão desde extração de dados até suporte ao cliente. A estrutura também inclui registro de logs e tratamento de erros incorporados para facilitar o monitoramento e a depuração. Projetado para flexibilidade, o Kin Kernel pode ser integrado a serviços web, microsserviços ou aplicações Python autónomas, possibilitando às organizações implantar agentes robustos de IA em grande escala.

Received é uma plataforma de próxima geração para equipes financeiras B2B, facilitando o gerenciamento de contratos personalizados e modelos de preços complexos. Oferece faturamento automatizado, gerenciamento de contratos, faturamento baseado em uso e APIs personalizadas. Centralizando fluxos de receita e fornecendo insights de dados em tempo real, a plataforma permite que empresas otimizem processos de faturamento, reduzam pagamentos atrasados e mantenham um fluxo de caixa saudável. O objetivo é substituir folhas de cálculo tradicionais e eliminar sobrecargas de TI, criando um ambiente financeiro automatizado e sem costura.

Self Collab AI oferece uma estrutura modular onde desenvolvedores definem agentes autônomos, canais de comunicação e objetivos de tarefas. Os agentes usam prompts e padrões predefinidos para negociar responsabilidades, trocar dados e iterar soluções. Construído em Python, com interfaces fáceis de estender, suporta integração com LLMs, plugins personalizados e APIs externas. Equipes podem prototipar rapidamente fluxos de trabalho complexos — como assistentes de pesquisa, geração de conteúdo ou pipelines de análise de dados — configurando papéis de agentes e regras de colaboração sem necessidade de código de orquestração profundo.

SimplerLLM fornece aos desenvolvedores uma API minimalista para compor cadeias de LLM, definir ações de agentes e orquestrar chamadas de ferramentas. Com abstrações integradas para retenção de memória, modelos de prompt e análise de saída, os usuários podem montar rapidamente agentes de conversação que mantêm o contexto entre interações. O framework integra-se perfeitamente com modelos OpenAI, Azure e HuggingFace, e suporta kits de ferramentas plugáveis para buscas, calculadoras e APIs personalizadas. Seu núcleo leve minimiza dependências, permitindo desenvolvimento ágil e implantação fácil na nuvem ou na borda. Seja construindo chatbots, assistentes de QA ou automação de tarefas, o SimplerLLM simplifica pipelines de agentes LLM de ponta a ponta.

AI Agents é uma estrutura Python abrangente projetada para agilizar o desenvolvimento de agentes de software inteligente. Oferece kits de ferramentas plug-and-play para integrar serviços externos como pesquisa na web, entrada/saída de arquivos e APIs personalizadas. Com módulos de memória integrados, os agentes mantêm o contexto entre as interações, possibilitando raciocínio avançado de múltiplas etapas e conversas persistentes. A estrutura suporta vários provedores de LLM, incluindo OpenAI e modelos de código aberto, permitindo que os desenvolvedores troquem ou combinem modelos facilmente. Os usuários definem tarefas, atribuem ferramentas e políticas de memória, e o motor principal orquestra a construção de prompts, a invocação de ferramentas e a análise de respostas para uma operação de agente fluida.

Agent-Baba fornece um kit de ferramentas abrangente para criar e gerenciar agentes de IA autônomos adaptados a tarefas específicas. Oferece uma arquitetura de plugins para ampliar capacidades, um sistema de memória para reter contexto conversacional e automação de fluxo de trabalho para execução sequencial de tarefas. Os desenvolvedores podem integrar ferramentas como web scrapers, bancos de dados e APIs personalizadas nos agentes. O framework simplifica a configuração por meio de esquemas em YAML ou JSON, suporta colaboração entre múltiplos agentes e fornece dashboards de monitoramento para acompanhar o desempenho do agente e logs, permitindo melhorias iterativas e implantação tranquila em diversos ambientes.

Agent-Squad é uma estrutura modular em Python que capacita equipes a projetar, implementar e executar sistemas com múltiplos agentes para tarefas complexas. Em seu núcleo, o Agent-Squad permite configurar perfis diversos de agentes, como recuperadores de dados, sumarizadores, codificadores e validadores, que se comunicam por canais definidos e compartilham contextos de memória. Ao decompor objetivos de alto nível em subtarefas, o framework orquestra processamento paralelo e aproveita LLMs junto com APIs externas, bancos de dados ou ferramentas personalizadas. Desenvolvedores podem definir fluxos de trabalho em JSON ou código, monitorar interações de agentes e adaptar estratégias dinamicamente usando utilitários de registro e avaliação integrados.

A Fenado AI, criada por fundadores experientes Azhar Iqubal e Manish Bisht, oferece uma plataforma sem código para lançar sites e aplicativos móveis. A plataforma utiliza IA para ajudar os usuários a projetar e construir seus produtos digitais rapidamente, da ideia à execução, sem nenhum conhecimento de programação. Os serviços principais da Fenado AI incluem protótipos instantâneos, criação alimentada por IA e soluções escaláveis para necessidades empresariais abrangentes. Seja criando aplicativos móveis funcionais, desenvolvendo APIs personalizadas ou oferecendo suporte técnico dedicado, a Fenado AI simplifica o processo para os fundadores, permitindo que eles transformem suas visões em realidade de maneira rápida e eficiente.

O InfantAgent oferece uma estrutura leve para projetar e implantar agentes inteligentes em Python. Integra-se com LLMs populares (OpenAI, Hugging Face), suporta módulos de memória persistentes e permite cadeias de ferramentas personalizadas. Por padrão, você obtém uma interface conversacional, orquestração de tarefas e tomada de decisão orientada por políticas. A arquitetura de plug-ins do framework permite fácil extensão para ferramentas e APIs específicas de domínio, tornando-o ideal para prototipagem de agentes de pesquisa, automação de fluxos de trabalho ou incorporação de assistentes de IA em aplicações.