Esta estrutura permite que usuários projetem, configurem, e implementem múltiplos agentes de IA que comunicam via mensagens JSON através de um orquestrador central. Cada agente pode ter funções, prompts e módulos de memória distintos, e qualquer provedor de LLM pode ser integrado implementando uma interface de provedor. O sistema suporta histórico de conversa persistente, roteamento dinâmico e extensões modulares. Ideal para simular debates, automatizar fluxos de suporte ao cliente ou coordenar geração de documentos em múltiplas etapas. Funciona em Python com suporte para Docker para implantações em containers.

Esta estrutura fornece uma arquitetura baseada em servidor suportando servidores MCP (Processamento Multicanal) múltiplos para lidar com conversas simultâneas, manter o contexto através das sessões e integrar serviços externos via plugins. Os desenvolvedores podem configurar conectores para plataformas de mensagens, definir chamadas de funções personalizadas, e escalar instâncias usando Docker ou hosts nativos. Inclui logs, tratamento de erros e um pipeline modular para estender capacidades sem alterar o código principal.

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.

RAGApp foi projetado para simplificar toda a cadeia de processamento RAG, fornecendo integrações prontas com bancos de dados vetoriais populares (FAISS, Pinecone, Chroma, Qdrant) e grandes modelos de linguagem (OpenAI, Anthropic, Hugging Face). Inclui ferramentas de ingestão de dados para converter documentos em embeddings, mecanismos de recuperação conscientes do contexto para seleção precisa de conhecimentos e um UI de chat embutido ou servidor API REST para implantação. Os desenvolvedores podem facilmente estender ou substituir qualquer componente—adicionar preprocessadores personalizados, integrar APIs externas como ferramentas ou trocar provedores de LLM—aproveitando ferramentas Docker e CLI para prototipagem rápida e implantação em produção.

Stellar Chat capacita equipes a construir agentes de IA conversacionais fornecendo uma estrutura robusta que abstrai interações com LLM, gerenciamento de memória e integrações de ferramentas. Em sua essência, apresenta um pipeline extensível que lida com o pré-processamento de entrada do usuário, enriquecimento de contexto através de recuperação de memória baseada em vetor e invocação de LLM com estratégias de prompt configuráveis. Os desenvolvedores podem conectar soluções populares de armazenamento vetorial como Pinecone, Weaviate ou FAISS, e integrar APIs de terceiros ou plugins personalizados para tarefas como busca na web, consultas a bancos de dados ou controle de aplicações empresariais. Com suporte para saídas em streaming e ciclos de feedback em tempo real, Stellar Chat garante experiências de usuário responsivas. Também inclui modelos iniciais e exemplos de melhores práticas para bots de suporte ao cliente, busca de conhecimento e automação de fluxos internos. Implantado com Docker ou Kubernetes, escala para atender às demandas de produção enquanto permanece totalmente de código aberto sob a licença MIT.

ByteChef oferece uma arquitetura modular para construir, testar e implantar agentes de IA. Os desenvolvedores definem perfis de agentes, anexam plugins de habilidades personalizadas e orquestram fluxos de trabalho multiagentes através de um IDE web visual ou SDK. Integra-se com principais provedores de LLM (OpenAI, Cohere, modelos self-hosted) e APIs externas. Ferramentas integradas de depuração, registro e observabilidade facilitam a iteração. Os projetos podem ser implantados como serviços Docker ou funções serverless, possibilitando agentes de IA escaláveis e prontos para produção para suporte ao cliente, análise de dados e automação.

DocumentAI-Backend é uma estrutura de backend leve que automatiza a extração de texto, campos de formulário e dados estruturados de documentos. Oferece endpoints API REST para fazer upload de PDFs ou imagens, processa-os via Google Document AI com fallback OCR e retorna resultados analisados em JSON. Construído com Python, FastAPI e Docker, permite integração rápida em sistemas existentes, implantações escaláveis e personalização através de pipelines e middleware configuráveis.

OCO-Agent aproveita modelos de linguagem compatíveis com OpenAI para transformar prompts de linguagem simples em fluxos de trabalho acionáveis. Fornece um sistema de plugins flexível para integrar APIs externas, comandos shell e rotinas de processamento de dados. A estrutura mantém o histórico de conversas e o contexto na memória, possibilitando tarefas de longa duração com múltiplas etapas. Com interface CLI e suporte ao Docker, o OCO-Agent acelera a prototipagem e implantação de assistentes inteligentes para operações, análises e produtividade de desenvolvedores.

Pi Web Agent é uma estrutura leve e extensível para construir agentes de chat de IA na web. Utiliza Python FastAPI no backend e React no frontend para oferecer conversas interativas alimentadas por OpenAI, Cohere ou LLMs locais. Os usuários podem fazer upload de documentos ou conectar bancos de dados externos para buscas semânticas via armazenamentos de vetores. Uma arquitetura de plugins permite ferramentas personalizadas, chamadas de funções e integrações de APIs de terceiros localmente, oferecendo acesso ao código-fonte completo, templates de prompt baseados em funções e armazenamento de memória configurável para criar assistentes de IA personalizados.

Sys-Agent oferece um ambiente seguro e autogerenciado onde os usuários instruem comandos em linguagem natural para realizar tarefas a nível do sistema. Ele se conecta a backends de IA como OpenAI, LLMs locais ou outros serviços de modelo, traduzindo comandos em shell, operações de arquivos e verificações de infraestrutura. Os usuários podem personalizar comandos, definir modelos de tarefas, escalar via Docker ou Kubernetes e estender funcionalidades por plugins. Sys-Agent registra todas as ações e fornece trilhas de auditoria para garantir transparência e segurança.

Agentfy fornece uma arquitetura modular para construir agentes de IA combinando LLMs, backends de memória e integrações de ferramentas em um tempo de execução coerente. Os desenvolvedores declaram o comportamento do agente usando classes Python, registram ferramentas (REST APIs, bancos de dados, utilitários) e escolhem armazenamentos de memória (local, Redis, SQL). O framework orquestra prompts, ações, chamadas de ferramentas e gerenciamento de contexto para automatizar tarefas. O suporte integrado à CLI e Docker permite implantação em uma etapa na nuvem, borda ou ambientes de desktop.

AI Agent Marketplace foi construído com Next.js e React para fornecer um centro onde os usuários podem navegar, avaliar e implantar uma ampla variedade de agentes de IA. A plataforma busca metadados de agentes de contribuições da comunidade, oferecendo descrições detalhadas, tags de capacidade e demos ao vivo no navegador. Os usuários podem filtrar agentes por domínio, função ou provedor de tecnologia. Para desenvolvedores, o repositório de código aberto inclui uma arquitetura modular com suporte para adicionar novas entradas de agentes, configurar endpoints de API e personalizar componentes de UI. As opções de implantação incluem hospedagem no Vercel ou contêineres Docker locais. Ao consolidar projetos de agentes de IA dispersos em uma interface de busca, a marketplace acelera experimentações, colaboração e integração em fluxos de trabalho de produção.

AI-Short-Video-Engine orquestra múltiplos módulos de IA em uma pipeline de ponta a ponta para transformar prompts de texto definidos pelo usuário em vídeos curtos refinados. Primeiro, o sistema aproveita modelos de linguagem grande para gerar um storyboard e um roteiro. Em seguida, o Stable Diffusion cria artes de cena, enquanto o bark fornece narração de voz realista. O motor montando imagens, sobreposições de texto e áudio em um vídeo coeso, adicionando transições e músicas de fundo automaticamente. Sua arquitetura baseada em plugins permite personalizar cada etapa: desde trocar por modelos alternativas de texto-para-imagem ou TTS até ajustar resolução de vídeo e modelos de estilo. Implantado via Docker ou Python nativo, oferece comandos CLI e endpoints API RESTful, permitindo que desenvolvedores integrem a produção de vídeos impulsionada por IA em fluxos de trabalho existentes de forma eficiente.

O Pacote AutoGPT do Kurtosis é uma estrutura de agente de IA empacotada como um módulo Kurtosis que fornece um ambiente AutoGPT totalmente configurado com o mínimo de esforço. Ele fornece e conecta serviços como PostgreSQL, Redis e um armazenamento vetorial, depois injeta suas chaves de API e scripts de agentes na rede. Usando Docker e Kurtosis CLI, você pode iniciar instâncias de agentes isolados, visualizar logs, ajustar orçamentos e gerenciar políticas de rede. Este pacote remove obstáculos de infraestrutura para que as equipes possam desenvolver, testar e escalar rapidamente fluxos de trabalho autônomos com GPT de forma reprodutível.

A Cargoship oferece uma solução simplificada para integrar IA em suas aplicações sem a necessidade de conhecimentos em aprendizagem de máquina. Selecione entre nossa coleção de modelos de IA de código aberto, convenientemente empacotados em contêineres Docker. Ao executar o contêiner, você pode implantar os modelos facilmente e acessá-los por meio de uma API bem documentada. Isso facilita para desenvolvedores de quaisquer níveis de habilidade a incorporação de capacidades avançadas de IA em seu software, acelerando o tempo de desenvolvimento e reduzindo a complexidade.

Chatpad AI é uma interface de usuário de chat gratuita e de código aberto que aprimora a experiência do ChatGPT. Oferece um ambiente elegante, fácil de usar e focado na privacidade, permitindo que os usuários tenham conversas sem interrupções e façam solicitações sem esforço. Auto-hospedado usando Docker, garante que os usuários tenham controle total sobre seus dados. Seja auto-hospedando com configurações personalizadas ou utilizando implantações com um clique, o Chatpad AI oferece flexibilidade e facilidade de uso, tornando-o uma excelente escolha para quem deseja interagir com o ChatGPT de maneira segura e amigável.

ClassiCore-Public fornece um ambiente completo para construir, otimizar e implantar modelos de classificação. Possui um construtor de pipelines intuitivo que lida com ingestão de dados brutos, limpeza e engenharia de recursos. O repositório de modelos integrado inclui algoritmos como Florestas Aleatórias, SVMs e arquiteturas de deep learning. A otimização automática de hiperparâmetros utiliza otimização bayesiana para encontrar configurações ideais. Modelos treinados podem ser implantados como APIs RESTful ou microsserviços, com painéis de monitoramento que acompanham métricas de desempenho em tempo real. Plugins extensíveis permitem aos desenvolvedores adicionar pré-processamento personalizado, visualizações ou novos destinos de implantação, tornando o ClassiCore-Public ideal para tarefas de classificação em escala industrial.

Co-Sight é uma estrutura de IA de código aberto que simplifica o desenvolvimento e implantação de soluções de análise de vídeo em tempo real. Ela fornece módulos para ingestão de dados de vídeo, pré-processamento, treinamento de modelos e inferência distribuída em borda e nuvem. Com suporte integrado para detecção de objetos, classificação, rastreamento e orquestração de pipelines, o Co-Sight garante processamento de baixa latência e alta taxa de transferência. Seu design modular integra-se às bibliotecas populares de deep learning e escala facilmente usando Kubernetes. Os desenvolvedores podem definir pipelines via YAML, implantar com Docker e monitorar o desempenho através de um painel web. O Co-Sight permite que os usuários construam aplicações avançadas de visão para vigilância urbana, transporte inteligente e inspeção de qualidade industrial, reduzindo o tempo de desenvolvimento e a complexidade operacional.

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.