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.

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.

Wizard Language é uma linguagem específica de domínio declarativa baseada em TypeScript para criar assistentes de IA como magos. Os desenvolvedores definem passos impulsionados por intenção, prompts, invocações de ferramentas, lojas de memória e lógica de ramificação em um DSL conciso. Internamente, Wizard Language compila essas definições em chamadas orquestradas ao LLM, gerenciando contexto, fluxos assíncronos e tratamento de erros. Acelera a prototipagem de chatbots, assistentes de recuperação de dados e fluxos de trabalho automatizados ao abstrair a engenharia de prompts e a gestão de estado em componentes reutilizáveis.

AgentFarm fornece uma estrutura abrangente para coordenar diversos agentes de IA em um sistema unificado. Os usuários podem criar scripts de comportamentos especializados para agentes em Python, atribuir papéis (gerente, trabalhador, analisador) e estabelecer filas de tarefas para processamento paralelo. Ele integra-se perfeitamente com principais serviços de LLM (OpenAI, Azure OpenAI), possibilitando o roteamento dinâmico de prompts e seleção de modelos. O painel integrado acompanha o status dos agentes, registra interações e visualiza o desempenho do fluxo de trabalho. Com plug-ins modulares para APIs personalizadas, os desenvolvedores podem estender funcionalidades, automatizar o tratamento de erros e monitorar a utilização de recursos. Ideal para implantar pipelines de várias etapas, o AgentFarm aumenta a confiabilidade, escalabilidade e facilidade de manutenção na automação movida por IA.

AgentForge fornece um ambiente estruturado para definir, combinar e orquestrar habilidades individuais de IA em agentes autônomos coesos. Suporta memória de conversação para retenção de contexto, integração de plugins para serviços externos, comunicação multiagente, agendamento de tarefas e tratamento de erros. Os desenvolvedores podem configurar manipuladores de habilidades personalizados, utilizar módulos integrados para compreensão de linguagem natural e integrar-se com LLMs populares como a série GPT da OpenAI. A abordagem modular do AgentForge acelera ciclos de desenvolvimento, facilita testes e simplifica a implantação de chatbots, assistentes virtuais, agentes de análise de dados e bots de automação específicos de domínio.

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.

AIGC Agents é uma estrutura modular de código aberto projetada para simplificar a criação e implantação de assistentes de viagem inteligentes. Oferece componentes pré-construídos para compreensão de linguagem natural, planejamento de itinerários, integração de busca por voos e hotéis, e orquestração multi-agentes. Os desenvolvedores podem personalizar prompts, definir interfaces de ferramentas e estender funcionalidades com novas APIs. A estrutura suporta pipelines baseados em Python, pontos finais RESTful, e implantação conteinerizada, sendo adequada para prototipagem e produção. Com tratamento de erros embutido, registro de logs e gerenciamento seguro de chaves API, o AIGC Agents acelera o desenvolvimento de aplicações de chat IA robustas e voltadas para viagens.

AIPE centraliza a orquestração de agentes de IA com módulos plugáveis para memória, planejamento, uso de ferramentas e colaboração entre múltiplos agentes. Os desenvolvedores podem definir personalidades de agentes, incorporar contexto via armazenamento vetorial e integrar APIs ou bancos de dados externos. A estrutura oferece um painel web integrado e CLI para testar prompts, monitorar o estado do agente e encadear tarefas. AIPE suporta múltiplos backends de memória, como Redis, SQLite e armazenamentos na memória. Seus setups de múltiplos agentes permitem atribuir papéis especializados—como extrator de dados, analista, resumidor—para enfrentar consultas complexas de forma colaborativa. Ao abstrair engenharia de prompts, wrappers de API e tratamento de erros, AIPE acelera a implantação de assistentes baseados em IA para QA de documentos, suporte ao cliente e fluxos de trabalho automatizados.

LangGraph4j representa operações de agentes de IA—chamadas LLM, invocações de funções, transformações de dados—como nós em um gráfico direcionado, com arestas modelando o fluxo de dados. Você cria um gráfico, adiciona nós para chat, embeddings, APIs externas ou lógica personalizada, conecta-os e executa. O framework gerencia a ordem de execução, lida com cache, registra entradas e saídas e permite estender com novos tipos de nós. Suporta processamento síncrono e assíncrono, tornando-o ideal para chatbots, QA de documentos e pipelines de raciocínio complexos.

O Supervisor LlamaIndex é uma estrutura em Python voltada para desenvolvedores, projetada para criar, executar e monitorar agentes de IA baseados em LlamaIndex. Fornece ferramentas para definir fluxos de trabalho como nós — como recuperação, sumarização e processamento personalizado — e conectá-los em gráficos direcionais. O Supervisor supervisiona cada etapa, validando as saídas de acordo com esquemas, tentando novamente em caso de erros e registrando métricas. Isso garante pipelines robustos e repetíveis para tarefas como geração aumentada por recuperação, QA de documentos e extração de dados em conjuntos de dados diversificados.

Meta-Agent-with-More-Agents é uma estrutura de código aberto extensível que implementa uma arquitetura de agente meta permitindo que múltiplos subagentes especializados colaborem em tarefas complexas. Usa LangChain para orquestração de agentes e APIs da OpenAI para processamento de linguagem natural. Desenvolvedores podem definir agentes personalizados para tarefas como extração de dados, análise de sentimentos, tomada de decisões ou geração de conteúdo. O agente meta coordena a decomposição de tarefas, distribui objetivos aos agentes apropriados, coleta suas saídas e aprimora iterativamente os resultados usando ciclos de feedback. Seu design modular suporta processamento paralelo, registro de logs e manejo de erros. Ideal para automação de fluxos de trabalho de múltiplas etapas, pipelines de pesquisa e sistemas de suporte à decisão dinâmicos, simplificando a construção de sistemas de IA distribuída robustos ao abstrair a comunicação entre agentes e a gestão de ciclo de vida.

Mina fornece uma base leve, mas poderosa, para construir agentes de IA em Python. Você pode definir ferramentas personalizadas (como scrapers web, calculadoras ou conectores de banco de dados), anexar buffers de memória para manter o contexto da conversa e orquestrar sequências de chamadas a modelos de linguagem para raciocínio de várias etapas. Baseado nas APIs comuns de LLM, Mina lida com execução assíncrona, tratamento de erros e registro de log por padrão. Seu design modular torna fácil estender com novas capacidades, enquanto a interface CLI permite prototipagem rápida e implantação de aplicações dirigidas por agentes.

Este repositório fornece uma estrutura multi-agente personalizável que simula um centro de chamadas de táxi. Define agentes de IA distintos: CustomerAgent para solicitar viagens, DispatchAgent para selecionar motoristas com base na proximidade, DriverAgent para confirmar atribuições e atualizar status, e NotificationAgent para faturamento e mensagens. Os agentes interagem por meio de um ciclo de orquestração usando chamadas GPT da OpenAI e memória, permitindo diálogo assíncrono, tratamento de erros e registro. Desenvolvedores podem estender ou adaptar prompts de agentes, integrar sistemas em tempo real e prototipar fluxos de trabalho de atendimento ao cliente e despacho movidos por IA com facilidade.

Pydantic AI Agent oferece uma maneira estruturada e segura em termos de tipos para projetar agentes guiados por IA, aproveitando as capacidades de validação e modelagem de dados do Pydantic. Os desenvolvedores definem configurações de agentes como classes Pydantic, especificando esquemas de entrada, modelos de prompts e interfaces de ferramentas. A estrutura integra-se perfeitamente com APIs de LLM como OpenAI, permitindo que os agentes executem funções definidas pelo usuário, processem respostas de LLM e mantenham o estado do fluxo de trabalho. Ele suporta o encadeamento de múltiplas etapas de raciocínio, personalização de prompts e tratamento automático de erros de validação. Combinando validação de dados com lógica modular de agentes, o Pydantic AI Agent agiliza o desenvolvimento de chatbots, scripts de automação de tarefas e assistentes de IA personalizados. Sua arquitetura extensível permite a integração de novas ferramentas e adaptadores, facilitando o prototipagem rápida e a implantação confiável de agentes de IA em diversas aplicações Python.

AgentSmith é uma estrutura modular de orquestração de agentes construída em Python que permite aos desenvolvedores definir, configurar e executar múltiplos agentes de IA de forma colaborativa. Cada agente pode ser atribuído a papéis especializados — como pesquisador, planejador, codificador ou revisor — e comunicar-se através de um barramento de mensagens interno. O AgentSmith suporta gerenciamento de memória através de armazéns vetoriais como FAISS ou Pinecone, decomposição de tarefas em subtarefas e supervisão automatizada para garantir a conclusão dos objetivos. Agentes e pipelines são configurados via arquivos YAML legíveis por humanos, e a estrutura integra-se perfeitamente com APIs OpenAI e LLMs personalizados. Inclui logging, monitoramento e tratamento de erros embutidos, sendo ideal para automatizar fluxos de trabalho de desenvolvimento de software, análise de dados e sistemas de suporte à decisão.