GenAI Agents SDK é uma biblioteca Python de código aberto projetada para ajudar desenvolvedores a criar agentes de IA autônomos usando grandes modelos linguísticos. Oferece um modelo de agente central com módulos intercambiáveis para armazenamento de memória, interfaces de ferramenta, estratégias de planejamento e ciclos de execução. Você pode configurar agentes para chamar APIs externas, ler/gravar arquivos, realizar buscas ou interagir com bancos de dados. Seu design modular garante fácil personalização, rápida prototipagem e integração tranquila de novas capacidades, capacitando a criação de aplicações de IA dinâmicas e autônomas que podem raciocinar, planejar e agir em cenários do mundo real.

Genux AI oferece agentes avançados impulsionados por IA projetados para melhorar a experiência do cliente, fornecendo suporte inteligente, lidando com consultas, agendando compromissos e coletando dados de leads. Esses agentes personalizáveis se integram perfeitamente ao seu site e perfis de mídia social e podem operar ininterruptamente em múltiplas línguas. Com recursos como respostas personalizadas, integração sem falhas com mais de 2.000 aplicativos e segurança de dados, a Genux AI garante que sua empresa esteja sempre online, gerenciando efetivamente as interações com os clientes e otimizando as operações.

js-agent fornece aos desenvolvedores um kit de ferramentas minimalista, porém potente, para criar agentes de IA autônomos em JavaScript. Oferece abstrações para memória de conversa, ferramentas de chamada de funções, estratégias de planejamento personalizáveis e manipulação de erros. Com o js-agent, você pode configurar rapidamente prompts, gerenciar estados, invocar APIs externas e coordenar comportamentos complexos de agentes através de uma API simples e modular. Foi projetado para rodar em ambientes Node.js e integra-se perfeitamente com a API OpenAI para impulsionar agentes inteligentes e sensíveis ao contexto.

Maxun.dev é uma estrutura de agentes de IA sem código/baixa código que permite aos desenvolvedores e empresas criar agentes inteligentes adaptados a tarefas específicas. Os usuários podem definir fluxos de trabalho de agentes por meio de uma interface visual, integrar fontes de dados e APIs externas, e configurar módulos de memória para compreensão contextual. A plataforma suporta orquestração de múltiplos agentes, monitoramento em tempo real e análises de desempenho para otimizar comportamentos de agentes. Com ferramentas de colaboração integradas, controle de versões e opções de implantação com um clique, Maxun.dev simplifica todo o ciclo de vida, do protótipo à produção, acelerando a automação baseada em IA nos setores de suporte ao cliente, gerenciamento de documentos e processos de negócios.

Micro-agent é uma biblioteca JavaScript leve e sem opiniões, projetada para simplificar a criação de agentes de IA sofisticados usando modelos de linguagem grande. Ela expõe abstrações principais como agentes, ferramentas, planejadores e armazenamentos de memória, permitindo que os desenvolvedores montem fluxos de conversa personalizados. Os agentes podem invocar APIs externas ou utilitários internos como ferramentas, possibilitando recuperação dinâmica de dados e execução de ações. A biblioteca suporta memória de conversa de curto prazo e memória persistente de longo prazo para manter o contexto entre sessões. Os planejadores coordenam processos de cadeia de pensamento, dividindo tarefas complexas em chamadas de ferramenta ou consultas ao modelo de linguagem. Com modelos de prompt configuráveis e estratégias de execução, micro-agent se adapta perfeitamente a aplicativos web front-end, serviços Node.js e ambientes de borda, fornecendo uma base flexível para chatbots, assistentes virtuais ou sistemas de decisão autônomos.

A estrutura de IA multiagente oferece uma solução de ponta a ponta para orquestrar múltiplos agentes autônomos em ambientes de nuvem. Ela aproveita o banco de dados serverless compatível com Postgres do Neon para armazenar o histórico de conversas e o estado do agente, Azure Functions para executar a lógica do agente em escala e APIs OpenAI para potencializar a compreensão e geração de linguagem natural. Filas de mensagens integradas e comportamentos baseados em funções permitem que os agentes colaborem em tarefas como pesquisa, agendamento, suporte ao cliente e análise de dados. Os desenvolvedores podem personalizar políticas de agentes, regras de memória e fluxos de trabalho para atender a diversos requisitos de negócios.

Multi-Agent-AI-Dynamic-Interaction oferece um ambiente flexível para projetar, configurar e executar sistemas compostos por múltiplos agentes de IA autônomos. Cada agente pode receber papéis, objetivos e protocolos de comunicação específicos. A estrutura gerencia a passagem de mensagens, o contexto da conversa e interações sequenciais ou paralelas. Ela suporta integração com OpenAI GPT, outras APIs de LLM e módulos personalizados. Os usuários definem cenários via YAML ou scripts Python, especificando detalhes do agente, etapas do fluxo de trabalho e critérios de parada. O sistema registra todas as interações para depuração e análise, permitindo controle detalhado sobre os comportamentos dos agentes para experimentos em colaboração, negociação, tomada de decisão e resolução de problemas complexos.

O Neocortex é uma plataforma baseada na web que funciona como um centro de conhecimento pessoal e gerenciador de tarefas. Ele armazena e recupera informações usando memória de longo prazo, cria agentes inteligentes para lidar com pesquisas, sumarizações e tarefas de planejamento, e se integra com documentos, calendários e APIs. Os usuários podem interagir via chat para consultar insights passados, gerar relatórios e delegar fluxos de trabalho a agentes personalizados. O Neocortex continuamente refina o contexto, oferece lembretes proativos e apoia a colaboração entre equipes.

OmniMind0 é uma estrutura abrangente de IA baseada em agentes, escrita em Python, que permite criar e orquestrar múltiplos agentes autônomos. Cada agente pode ser configurado para lidar com tarefas específicas—como recuperação de dados, sumarização ou tomada de decisão—enquanto compartilham estado através de backends de memória plugáveis como Redis ou arquivos JSON. Sua arquitetura de plugins oferece a possibilidade de estender funcionalidades com APIs externas ou comandos personalizados. Suporta modelos da OpenAI, Azure e Hugging Face, e permite implantação via CLI, servidor API REST ou Docker para uma integração flexível aos seus fluxos de trabalho.

SCOUT-2 fornece uma arquitetura modular para construir agentes autônomos alimentados por grandes modelos de linguagem. Inclui decomposição de metas, planejamento de tarefas, um mecanismo de execução e um módulo de reflexão baseado em feedback. Os desenvolvedores definem um objetivo de alto nível, e o SCOUT-2 gera automaticamente uma árvore de tarefas, despacha agentes de trabalho para execução, monitora o progresso e refina as tarefas com base nos resultados. Ele integra-se às APIs da OpenAI e pode ser estendido com prompts e templates personalizados para suportar uma ampla variedade de fluxos de trabalho.

Strands Agents fornece um ambiente full-stack para criar assistentes inteligentes. Os usuários podem definir fluxos de conversação, gerenciar bancos de conhecimento, configurar configurações de memória e integrar com webhooks ou APIs externas. A plataforma oferece análises para medir desempenho, ferramentas de colaboração em equipe para controle de versão e implantação perfeita em chat na web, mobile ou widgets embutidos. Nenhum conhecimento de codificação é necessário—personalize comportamentos via um editor visual e escale os agentes para lidar com grandes volumes de consultas.

O Strands Agents oferece uma arquitetura modular para criar agentes inteligentes que combinam raciocínio em linguagem natural, memória de longo prazo e chamadas a APIs/ferramentas externas. Permite aos desenvolvedores configurar componentes de planejamento, execução e memória, inserir qualquer LLM (por exemplo, OpenAI, Hugging Face), definir esquemas de ação personalizados e gerenciar o estado entre tarefas. Com recursos integrados de registro, tratamento de erros e registro extensível de ferramentas, acelera a prototipagem e implantação de agentes capazes de pesquisar, analisar dados, controlar dispositivos ou servir como assistentes digitais. Ao abstrair padrões comuns de agentes, reduz o código boilerplate e promove melhores práticas para uma automação confiável e de fácil manutenção movida por IA.

Super-Agent-Party permite que os desenvolvedores definam um objeto Party onde os agentes de IA desempenham papéis distintos, como planejamento, pesquisa, redação e revisão. Cada agente pode ser configurado com prompts personalizados, ferramentas e parâmetros de modelo. A estrutura gerencia roteamento de mensagens e contexto compartilhado, possibilitando a colaboração em tempo real em subtarefas. Ela suporta integração de plugins para serviços de terceiros, estratégias flexíveis de orquestração de agentes e rotinas de tratamento de erros. Com uma API intuitiva, os usuários podem adicionar ou remover agentes dinamicamente, encadear fluxos de trabalho e visualizar interações de agentes. Construída em Node.js e compatível com principais provedores de nuvem, Super-Agent-Party otimiza o desenvolvimento de sistemas de múltiplos agentes escaláveis e sustentáveis para automação, geração de conteúdo, análise de dados e mais.

O Swarm Simulator oferece um ambiente personalizável para experimentos de múltiplos agentes em tempo real. Os usuários podem ajustar parâmetros principais de comportamento — alinhamento, coesão, separação — e observar dinâmicas emergentes em um canvas visual. Ele suporta sliders interativos de UI, ajuste dinâmico do número de agentes e exportação de dados para análise. Ideal para demonstrações educacionais, prototipagem de pesquisa ou exploração amadora dos princípios da inteligência de enxame.

xBrain fornece uma arquitetura modular para criar, configurar e orquestrar agentes autônomos dentro de aplicações Python. Os usuários definem agentes com capacidades específicas — como recuperação de dados, análise ou geração — e os montam em fluxos de trabalho onde cada agente comunica-se e delega tarefas. O framework inclui um agendador para gerenciamento de execução assíncrona, um sistema de plugins para integrar APIs externas e um mecanismo de registro embutido para monitoramento e depuração em tempo real. A interface flexível do xBrain suporta implementações de memória personalizadas e templates de agentes, permitindo aos desenvolvedores adaptar comportamentos a vários domínios. Desde chatbots e pipelines de dados até experimentos de pesquisa, xBrain acelera o desenvolvimento de sistemas complexos de múltiplos agentes com minimalismo de código.

AgentSimulation é uma biblioteca Python de código aberto construída sobre Pygame para simular múltiplos agentes autônomos em um ambiente 2D. Permite que os usuários configurem propriedades do agente, comportamentos de direção (buscar, fugir, vagar), detecção de colisões, busca de caminhos e regras interativas. Com renderização em tempo real e design modular, suporta prototipagem rápida, simulações educativas e pesquisa em pequena escala em inteligência de enxame ou interações multi-agentes.

AgentSpeak é uma implementação de código aberto, baseada em Java, da linguagem de programação AgentSpeak(L), projetada para facilitar a criação e gestão de agentes autônomos BDI (Crença-Desejo-Intenção). Ela possui um ambiente de tempo de execução que analisa o código AgentSpeak(L), mantém as bases de crenças dos agentes, dispara eventos e seleciona e executa planos com base nas crenças e metas atuais. O interpretador suporta execução concorrente de agentes, atualizações dinâmicas de planos e semânticas personalizáveis. Com uma arquitetura modular, os programadores podem estender componentes principais, como seleção de planos e revisão de crenças. AgentSpeak permite que pesquisadores e profissionais de indústria prototypes, simulem e implantem agentes inteligentes em simulações, sistemas IoT e cenários multiagente.

CogAgent é uma biblioteca Python de código aberto voltada para pesquisa, projetada para agilizar o desenvolvimento de agentes de IA. Fornece módulos principais para gerenciamento de memória, planejamento e raciocínio, integração de ferramentas e APIs, e execução de cadeia de pensamento. Com sua arquitetura altamente modular, os usuários podem definir ferramentas personalizadas, armazenamentos de memória e políticas de agentes para criar chatbots conversacionais, planejadores de tarefas autônomas e scripts de automação de fluxo de trabalho. O CogAgent suporta integração com LLMs populares como OpenAI GPT e Meta LLaMA, permitindo que pesquisadores e desenvolvedores experimentem, ampliem e escalem seus agentes inteligentes para diversas aplicações do mundo real.

Arakoo.ai é uma plataforma de agentes AI projetada para ajudar empresas a automatizar tarefas repetitivas e melhorar interações com clientes por meio de assistentes virtuais inteligentes. Usuários podem escolher de uma biblioteca de templates de agentes pré-construídos, como bots de suporte, assistentes de vendas e bots de agendamento, ou criar agentes personalizados usando um construtor de workflows visual. A plataforma integra com sistemas CRM, aplicativos de mensagens e ferramentas de tickets, permitindo que os agentes obtenham dados, respondam às consultas e escalem problemas complexos de forma fluida. Arakoo.ai também oferece dashboards analíticos para monitoramento do desempenho dos agentes, métricas de conversa e satisfação do usuário. Recursos avançados de NLP garantem que os agentes compreendam o contexto e a intenção, enquanto funções de treinamento iterativo permitem melhorias contínuas com base em interações do mundo real.

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.