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.

NeXent é uma estrutura de agente de IA flexível que permite definir trabalhadores digitais personalizados via YAML ou SDK Python. Você pode integrar múltiplos LLMs, APIs externas e cadeias de ferramentas em pipelines modulares. Módulos de memória internos permitem interações com estado, enquanto um painel de monitoramento fornece insights em tempo real. NeXent suporta implantação local e na nuvem, contêineres Docker e escala horizontalmente para cargas de trabalho empresariais. O design de código aberto incentiva extensibilidade e plugins orientados pela comunidade.

OpenAI Agents JS permite aos desenvolvedores construir agentes de IA combinando modelos OpenAI com conjuntos de ferramentas personalizadas. Os agentes podem processar entradas do usuário, chamar APIs externas, gerenciar conversas com memória e realizar tarefas como raspagem de dados, geração de código ou consulta de dados. A estrutura oferece um sistema de plugins para registrar ferramentas, uma classe padrão de Agente para orquestração, abstrações de memória integradas e suporte tanto para modelos baseados em chat quanto de conclusão. Funcionalidades incluem recuperação de erros, orquestração multi-ferramentas e middleware personalizável. Ao definir ferramentas e alimentá-las na instância do agente, você pode implantar fluxos de trabalho sofisticados alimentados por IA no Node.js ou no navegador com pouco código boilerplate. Além disso, simplifica a gestão de chaves API e suporta operações assíncronas, permitindo que agentes executem tarefas de longa duração ou integrem bancos de dados e filas de mensagens facilmente.

AgentIn é uma estrutura de agentes de IA baseada em Python, projetada para acelerar o desenvolvimento de agentes conversacionais e orientados a tarefas. Oferece módulos de memória embutidos para persistir o contexto, integração dinâmica de ferramentas para chamar APIs externas ou funções locais, e um sistema flexível de templates de prompts para interações personalizadas. A orquestração de múltiplos agentes permite fluxos de trabalho paralelos, enquanto os registros e cache melhoram confiabilidade e auditabilidade. Fáceis de configurar via YAML ou código Python, o AgentIn suporta principais provedores de LLM e pode ser estendido com plugins personalizados para capacidades específicas de domínio.

O Modelo de Aplicativo Agentic é um projeto Next.js totalmente configurado que serve como base para desenvolver aplicações impulsionadas por IA. Incorpora uma estrutura de pastas modular, gerenciamento de variáveis de ambiente e exemplos de fluxos de trabalho de agentes aproveitando os modelos GPT da OpenAI e bancos de dados de vetores como Pinecone. O modelo demonstra padrões chave, como cadeias sequenciais de múltiplas etapas, agentes de Q&A conversacional e endpoints de geração de texto. Os desenvolvedores podem personalizar facilmente a lógica de cadeia, integrar serviços adicionais e fazer deploy em plataformas como Vercel ou Netlify. Com suporte a TypeScript e tratamento de erros embutido, a estrutura reduz o tempo de configuração inicial e fornece documentação clara para expansão futura.

O Agentic Kernel oferece uma arquitetura desacoplada para construção de agentes de IA, compondo componentes reutilizáveis. Os desenvolvedores podem definir pipelines de planejamento para dividir metas, configurar bancos de memória de curto e longo prazo usando embeddings ou backends baseados em arquivo, e registrar ferramentas ou APIs externas para execução de ações. A estrutura suporta seleção dinâmica de ferramentas, ciclos de reflexão do agente e agendamento embutido para gerenciar fluxos de trabalho do agente. Seu design plugável acomoda qualquer provedor de LLM e componentes personalizados, possibilitando casos de uso como assistentes de conversação, bots de pesquisa automatizados e bots de processamento de dados. Com logs transparentes, gerenciamento de estado e fácil integração, o Agentic Kernel acelera o desenvolvimento, garantindo manutenabilidade e escalabilidade em aplicações orientadas a IA.