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.

A Open Assistant API fornece um cliente Python abrangente e ferramentas CLI para interagir com o servidor Open Assistant, uma plataforma de IA conversacional de código aberto auto-hospedada. Ao expor pontos finais para criar conversas, enviar solicitações de usuários, transmitir respostas geradas por IA e capturar feedback, permite que os desenvolvedores orquestram fluxos de trabalho complexos de chat. Suporta configuração de conexão, tokens de autenticação, seleção de modelo personalizável e manipulação de mensagens em lote. Seja implantado localmente para privacidade ou conectado a instâncias remotas, a API oferece controle total sobre o estado da conversa e registros, tornando-o ideal para construir, testar e escalar assistentes no estilo ChatGPT em várias aplicações.

Fast-LLM-Agent-MCP é uma estrutura Python leve e de código aberto para construir agentes de IA que combinam gerenciamento de memória, raciocínio em cadeia e planejamento de múltiplas etapas. Desenvolvedores podem integrá-lo com OpenAI, Azure OpenAI, Llama local e outros modelos para manter o contexto de conversa, gerar traços estruturados de raciocínio e decompor tarefas complexas em subtarefas executáveis. Seu design modular permite integração de ferramentas personalizadas e armazenamento de memória, tornando-o ideal para aplicações como assistentes virtuais, sistemas de suporte à decisão e bots de suporte ao cliente automatizados.

FastMCP é um framework Python de código aberto para construir servidores e clientes MCP (Protocolo de Contexto do Modelo) que capacitam LLMs com ferramentas externas, fontes de dados e prompts personalizados. Os desenvolvedores definem classes de ferramentas e manipuladores de recursos em Python, registram-nos no servidor FastMCP e implantam usando protocolos de transporte como HTTP, STDIO ou SSE. A biblioteca cliente do framework oferece uma interface assíncrona para interagir com qualquer servidor MCP, facilitando uma integração contínua de agentes de IA em aplicações.

QueryCraft é uma ferramenta de engenharia de prompts baseada em Python, projetada para agilizar o desenvolvimento de agentes de IA. Permite aos usuários definir prompts estruturados por meio de um pipeline modular, conectar-se perfeitamente a várias APIs de LLM e conduzir avaliações automatizadas de acordo com métricas personalizadas. Com registro embutido de uso de tokens e custos, os desenvolvedores podem medir o desempenho, comparar variações de prompts e identificar ineficiências. O QueryCraft também inclui ferramentas de depuração para inspecionar saídas de modelos, visualizar etapas do fluxo de trabalho e fazer benchmarking entre diferentes modelos. Suas interfaces CLI e SDK permitem integração em pipelines de CI/CD, apoiando iteração rápida e colaboração. Ao fornecer um ambiente abrangente para o design, teste e otimização de prompts, o QueryCraft ajuda as equipes a entregarem soluções de agentes de IA mais precisas, eficientes e econômicas.