BeeAI Framework Py Starter é um projeto open-source em Python projetado para iniciar a criação de agentes de IA. Inclui módulos principais para orquestração de agentes, um sistema de plugins para extender a funcionalidade e adaptadores para conexão com APIs LLM populares. Os desenvolvedores podem definir tarefas, gerenciar memória de conversação e integrar ferramentas externas através de arquivos de configuração simples. A estrutura enfatiza modularidade e facilidade de uso, permitindo prototipagem rápida de chatbots, assistentes automatizados e agentes de processamento de dados sem código boilerplate.

Cerebellum oferece uma plataforma modular onde os desenvolvedores definem agentes usando planos declarativos compostos por etapas sequenciais ou chamadas de ferramentas. Cada plano pode chamar ferramentas embutidas ou personalizadas — como conectores de API, recuperadores ou processadores de dados — através de uma interface unificada. Módulos de memória permitem que agentes armazenem, recuperem e esqueçam informações entre sessões, possibilitando interações conscientes de contexto e com estado. Ele se integra a modelos de linguagem populares (OpenAI, Hugging Face), suporta registro de ferramentas personalizadas e possui um motor de execução baseado em eventos para controle em tempo real. Com registro, manipulação de erros e ganchos de plugins, Cerebellum aumenta a produtividade, facilitando o desenvolvimento rápido de agentes para automação, assistentes virtuais e aplicações de pesquisa.

Humanloop foca em habilitar usuários a construir, refinar e otimizar agentes de IA conversacionais. A plataforma emprega ciclos de feedback que facilitam melhorias em tempo real nos diálogos de IA, garantindo que as respostas se tornem mais relevantes e precisas ao longo do tempo. Organizações podem usar o Humanloop para aprimorar o atendimento ao cliente, automatizar respostas e, em última análise, fornecer uma experiência de usuário contínua. Ao simplificar o processo de treinamento de modelos de IA, o Humanloop capacita as equipes a se concentrarem em refinar o conteúdo em vez de lutarem com tarefas complexas de programação.

LAWLIA fornece uma interface estruturada para definir comportamentos de agentes, plugins de ferramentas e gerenciamento de memória para fluxos de trabalho conversacionais ou autônomos. Os desenvolvedores podem integrar com APIs principais de LLM, configurar modelos de prompt e registrar ferramentas personalizadas como busca, calculadoras ou conectores de banco de dados. Através de sua classe Agent, LAWLIA gerencia planejamento, execução de ações e interpretação de respostas, permitindo interações de múltiplas rodadas e invocação dinâmica de ferramentas. Seu design modular suporta a extensão de capacidades via plugins, possibilitando agentes para suporte ao cliente, análise de dados, assistência de código ou geração de conteúdo. A estrutura simplifica o desenvolvimento de agentes ao gerenciar contexto, memória e tratamento de erros sob uma API unificada.

Llama-Agent é um kit de Ferramentas voltado para desenvolvedores para criar agentes de IA inteligentes alimentados por grandes modelos de linguagem. Oferece integração de ferramentas para chamar APIs ou funções externas, gerenciamento de memória para armazenar e recuperar contexto, e planejamento de cadeia de pensamento para dividir tarefas complexas. Os agentes podem executar ações, interagir com ambientes personalizados e se adaptar por meio de um sistema de plugins. Como um projeto de código aberto, suporta fácil extensão de componentes principais, permitindo experimentação rápida e implantação de fluxos de trabalho automatizados em várias áreas.

NeuralGPT foi projetado para simplificar o desenvolvimento de Agentes de IA oferecendo componentes modulares e pipelines padronizados. Em seu núcleo, apresenta classes de Agentes personalizáveis, geração aumentada por recuperação (RAG) e camadas de memória para manter o contexto conversacional. Os desenvolvedores podem integrar bancos de dados vetoriais (por exemplo, Chroma, Pinecone, Qdrant) para busca semântica e definir agentes de ferramentas para executar comandos externos ou chamadas de API. A estrutura suporta múltiplos backends de LLM como OpenAI, Hugging Face e Azure OpenAI. NeuralGPT inclui uma CLI para prototipagem rápida e um SDK em Python para controle programático. Com recursos integrados de registro, tratamento de erros e arquitetura de plugins extensível, ela acelera o implantação de assistentes inteligentes, chatbots e fluxos de trabalho automatizados.

O repositório fornece um tutorial passo a passo e implementação de referência para criar um agente de IA baseado em ReAct que usa DeepSeek para recuperação vetorial de alta dimensão. Cobre configuração do ambiente, instalação de dependências e configuração de lojas de vetores para dados personalizados. O agente emprega o padrão ReAct para combinar traços de raciocínio com buscas de conhecimento externo, resultando em respostas transparentes e explicáveis. Os usuários podem estender o sistema integrando carregadores de documentos adicionais, ajustando modelos de prompt ou trocando bancos de dados vetoriais. Essa estrutura flexível permite que desenvolvedores e pesquisadores prototypes agentes de conversação poderosos que raciocinam, recuperam e interagem perfeitamente com várias fontes de conhecimento em apenas algumas linhas de código Python.

Rubra fornece uma estrutura unificada para construir agentes alimentados por IA capazes de interagir com ferramentas externas, APIs ou bases de conhecimento. Os usuários definem comportamentos de agentes usando uma interface JSON simples ou SDK, depois conectam funções como busca na web, recuperação de documentos, manipulação de planilhas ou APIs específicas do domínio. A plataforma apoia pipelines de geração aprimorada por recuperação, permitindo que os agentes busquem dados relevantes e gerem respostas informadas. Desenvolvedores podem testar e depurar agentes dentro de um console interativo, monitorar métricas de desempenho e escalar implantações sob demanda. Com autenticação segura, controle de acesso baseado em papéis e logs detalhados de uso, Rubra facilita a criação de agentes de nível empresarial. Seja para criar bots de suporte ao cliente, assistentes de pesquisa automatizados ou agentes de orquestração de fluxo de trabalho, Rubra acelera o desenvolvimento e a implantação.

Self-Determining AI Agents é uma estrutura baseada em Python projetada para simplificar a criação de agentes de IA autônomos. Possui um loop de planejamento personalizável onde os agentes geram tarefas, planejam estratégias e executam ações usando ferramentas integradas. A estrutura inclui módulos de memória persistente para retenção de contexto, um sistema de agendamento de tarefas flexível e ganchos para integrações de ferramentas personalizadas, como APIs web ou consultas a bancos de dados. Desenvolvedores definem metas de agentes via arquivos de configuração ou código, e a biblioteca gerencia o processo de decisão iterativo. Suporta registro de logs, monitoramento de desempenho e pode ser estendida com novos algoritmos de planejamento. Ideal para pesquisa, automação de fluxos de trabalho e prototipagem de sistemas inteligentes de múltiplos agentes.

A Demonstração do Copiloto Semantic Kernel é uma aplicação de referência de ponta a ponta que ilustra como construir agentes de IA avançados com a estrutura Semantic Kernel da Microsoft. A demonstração apresenta encadeamento de prompts para raciocínio de múltiplas etapas, gerenciamento de memória para recordar o contexto entre sessões e uma arquitetura de habilidades baseada em plugins que permite integração com APIs ou serviços externos. Os desenvolvedores podem configurar conectores para modelos Azure OpenAI ou OpenAI, definir modelos de prompt personalizados e implementar habilidades específicas de domínio, como acesso a calendários, operações com arquivos ou recuperação de dados. O exemplo mostra como orquestrar esses componentes para criar um copiloto conversacional capaz de compreender intenções do usuário, executar tarefas e manter o contexto ao longo do tempo, promovendo o desenvolvimento rápido de assistentes de IA personalizados.

Spellcaster fornece uma abordagem estruturada para construir Agentes de IA usando 'magias' — uma combinação de prompts, lógica e fluxos de trabalho. Os desenvolvedores escrevem configurações em YAML para definir os papéis, entradas, saídas e passos de orquestração dos agentes. A ferramenta CLI executa magias, roteia mensagens e se integra perfeitamente com APIs de OpenAI, Anthropic e outros provedores de LLM. Spellcaster rastreia registros de execução, mantém o contexto da conversa e suporta plugins personalizados para pré e pós-processamento. Sua interface de depuração visualiza a sequência de chamadas e fluxos de dados, facilitando a identificação de falhas de prompt e problemas de desempenho. Ao abstrair padrões complexos de orquestração e padronizar templates de prompts, o Spellcaster reduz o esforço de desenvolvimento e garante comportamentos consistentes dos agentes em diferentes ambientes.

Steel é uma estrutura centrada no desenvolvedor projetada para acelerar a criação e operação de agentes alimentados por LLM em ambientes de produção. Oferece conectores independentes de provedores para APIs de modelos principais, armazenamento de memória na memória e persistente, padrões de invocação de ferramentas integradas, cache automático de respostas e rastreamento detalhado para observabilidade. Os desenvolvedores podem definir fluxos de trabalho complexos de agentes, integrar ferramentas personalizadas (por exemplo, busca, consultas a bancos de dados e APIs externas) e lidar com saídas de streaming. Steel abstrai a complexidade da orquestração, permitindo que as equipes se concentrem na lógica de negócios e iterem rapidamente em aplicações orientadas por IA.

SuperAgentX capacita empresas e desenvolvedores a construir agentes de IA autônomos por meio de uma interface intuitiva sem código. Os usuários começam definindo comportamentos e fluxos de trabalho do agente com um editor de arrastar e soltar, depois integram serviços externos e APIs para enriquecer as capacidades do agente, como consultas de CRM, consultas a bancos de dados ou plataformas de comunicação de terceiros. Recursos avançados de agendamento e automação permitem que os agentes executem tarefas em horários ou gatilhos específicos, enquanto o monitoramento e registro em tempo real fornecem insights sobre a atividade do agente. Os agentes implantados podem ser acessados via interfaces de chat, endpoints REST ou widgets incorporados, tornando-os ideais para bots de suporte ao cliente, assistentes de recuperação de dados e automação de processos em diversos setores.

AI-Agents oferece uma arquitetura modular para definir agentes baseados em IA usando Python e modelos OpenAI. Incorpora ferramentas plugáveis — incluindo busca na web, calculadoras, consulta à Wikipedia e funções personalizadas — permitindo que os agentes executem raciocínios complexos de múltiplos passos. Componentes de memória integrados possibilitam retenção de contexto entre sessões. Os desenvolvedores podem clonar o repositório, configurar chaves de API e estender ou trocar ferramentas rapidamente. Com exemplos claros e documentação, AI-Agents agiliza o fluxo de trabalho desde o conceito até a implantação de soluções de IA chamadas personalizadas ou focadas em tarefas.

AgentLab é uma estrutura do ServiceNow para criar agentes de IA—também chamados de trabalhadores digitais—usando um editor visual de arrastar e soltar. Os usuários vinculam grandes modelos de linguagem com tabelas do ServiceNow, definem intenções e ações, e orquestram fluxos de trabalho para tarefas como resolução de incidentes, aprovações de mudanças e recuperação de conhecimento. Os agentes podem ser testados em sandboxes embutidos, versionados e monitorados em tempo real. Com conectores para APIs externas e interfaces de chat, o AgentLab permite implantação em portais, Microsoft Teams e Slack. A plataforma oferece controles de governança, trilhas de auditoria e dashboards de análise para garantir conformidade e desempenho em escala.

O Agent-FLAN foi projetado para simplificar a criação de aplicações sofisticadas movidas por agentes de IA segmentando tarefas em papéis de planejamento e execução. Os usuários definem comportamentos e fluxos de trabalho de agentes via arquivos de configuração, especificando formatos de entrada, interfaces de ferramenta e protocolos de comunicação. O agente de planejamento gera planos de tarefas de alto nível, enquanto os agentes de execução realizam ações específicas, como chamar APIs, processar dados ou gerar conteúdo com grandes modelos de linguagem. A arquitetura modular do Agent-FLAN suporta adaptadores de ferramentas plug-and-play, modelos de prompt personalizados e painéis de monitoramento em tempo real. Ele se integra facilmente com provedores populares de LLM como OpenAI, Anthropic e Hugging Face, permitindo que desenvolvedores criem rapidamente protótipos, testem e implantem fluxos de trabalho multi-agentes para cenários como assistentes de pesquisa automatizados, pipelines de geração de conteúdo dinâmico e automação de processos empresariais.

O Prompt do Sistema de Chatbot de Ideação de Agentes de IA oferece uma estrutura abrangente para conceptualizar e construir agentes de IA. Aproveitando um conjunto detalhado de prompts, ele guia os usuários na definição do propósito do agente, persona do usuário, especificações de entrada/saída, tratamento de erros e fluxos de trabalho operacionais. Cada seção incentiva os usuários a considerarem componentes críticos como fontes de conhecimento, lógica de tomada de decisão e requisitos de integração. O modelo suporta refinamento iterativo permitindo modificações nas instruções e configurações de parâmetros. É projetado para funcionar prontamente com o ChatGPT da OpenAI ou implementações baseadas em API, possibilitando prototipagem e implantação rápidas. Seja construindo bots de atendimento ao cliente, assistentes virtuais ou motores de recomendação especializados, este prompt de sistema simplifica a fase de ideação e garante designs de agentes de IA robustos e bem documentados.

Azure AI Foundry Agents Samples fornece aos desenvolvedores um conjunto completo de cenários de exemplo que ilustram como aproveitar os SDKs e serviços do Azure AI Foundry. Inclui agentes conversacionais com memória de longo prazo, agentes planejadores que dividem tarefas complexas, agentes com chamadas a APIs externas e agentes multimodais combinando texto, visão e fala. Cada exemplo vem pré-configurado com configurações de ambiente, orquestração de LLM, busca vetorial e telemetria para acelerar prototipagem e implantação de soluções de IA robustas no Azure.

Build with ADK simplifica a criação de agentes de IA fornecendo uma ferramenta de scaffolding CLI, definições de fluxo de trabalho, módulos de integração LLM, utilitários de teste, registro de logs e suporte à implantação. Os desenvolvedores podem inicializar projetos de agentes, selecionar modelos de IA, configurar prompts, conectar ferramentas ou APIs externas, testar localmente e publicar seus agentes na produção ou plataformas de contêineres — tudo com comandos simples. A arquitetura modular permite fácil extensão com plugins e suporta múltiplas linguagens de programação para máxima flexibilidade.

O CrewAI Agent Generator utiliza uma interface de linha de comando para permitir que você inicialize um novo projeto de agente de IA com estruturas de pastas padronizadas, modelos de prompts de amostra, definições de ferramentas e stubs de teste. Você pode configurar conexões com OpenAI, Azure ou pontos finais personalizados de LLM; gerenciar a memória do agente usando armazenamentos vetoriais; orquestrar múltiplos agentes em fluxos de trabalho colaborativos; visualizar logs detalhados de conversas; e implantar seus agentes no Vercel, AWS Lambda ou Docker com scripts integrados. Acelera o desenvolvimento e garante arquitetura consistente em projetos de agentes de IA.