CrewAI é uma estrutura modular em Python projetada para construir Agentes AI totalmente autônomos. Ela fornece componentes essenciais, como um Orquestrador de Agentes para planejamento e tomada de decisões, uma camada de integração de ferramentas para conectar APIs externas ou ações personalizadas, e um Módulo de Memória para armazenar e recordar contextos ao longo das interações. Os desenvolvedores definem tarefas, registram ferramentas, configuram backends de memória e posteriormente iniciam Agentes capazes de planejar fluxos de trabalho de múltiplos passos, executar ações e se adaptar com base nos resultados, tornando o CrewAI ideal para criar assistentes inteligentes, fluxos de trabalho automatizados e protótipos de pesquisa.

A Biblioteca de IA oferece uma estrutura abrangente para projetar e executar agentes de IA. Inclui construtores de agentes, orquestração de cadeias, interfaces de modelos, integração de ferramentas e suporte a armazenamento vetorial. A plataforma apresenta uma abordagem orientada a APIs, documentação extensa e projetos de exemplo. Seja criando chatbots, agentes de recuperação de dados ou assistentes de automação, a arquitetura modular da Biblioteca de IA garante que cada componente — como modelos de linguagem, armazenamentos de memória e ferramentas externas — possa ser facilmente configurado, combinado e monitorado em ambientes de produção.

Autogpt é uma estrutura Rust voltada para desenvolvedores para construir agentes de IA autônomos. Oferece interfaces tipadas para a API OpenAI, manipulação de memória integrada, encadeamento de contexto e suporte extensível a plugins. Os agentes podem ser configurados para realizar comandos encadeados, manter o estado da conversa e executar tarefas dinâmicas programaticamente. Adequado para embedar em ferramentas CLI, serviços de backend ou protótipos de pesquisa, o Autogpt simplifica a orquestração de fluxos de trabalho complexos de IA aproveitando o desempenho e as garantias de segurança do Rust.

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.

Exo é uma estrutura centrada no desenvolvedor que permite criar agentes baseados em IA capazes de se comunicar com usuários, invocar APIs externas e preservar o contexto da conversa. No seu núcleo, o Exo usa definições em TypeScript para descrever ferramentas, camadas de memória e gerenciamento de diálogos. Os usuários podem registrar ações personalizadas para tarefas como recuperação de dados, agendamento ou orquestração de APIs. A estrutura gerencia automaticamente modelos de prompt, roteamento de mensagens e tratamento de erros. O módulo de memória do Exo pode armazenar e recuperar informações específicas do usuário ao longo de sessões. Desenvolvedores implantam agentes em ambientes Node.js ou sem servidor com configuração mínima. O Exo também suporta middleware para registro, autenticação e métricas. Seu design modular garante que os componentes possam ser reutilizados em vários agentes, acelerando o desenvolvimento e reduzindo redundâncias.

MAGI (Inteligência Generativa de IA Modular) é uma estrutura de código aberto projetada para simplificar a criação e gerenciamento de agentes de IA. Oferece uma arquitetura de plug-ins para integração personalizada de ferramentas, módulos de memória persistente, planejamento em cadeia de pensamentos e orquestração em tempo real de fluxos de trabalho multilaterais. Os desenvolvedores podem registrar APIs externas ou scripts locais como ferramentas do agente, configurar backends de memória e definir políticas de tarefas. O design extensível do MAGI suporta tarefas síncronas e assíncronas, tornando-o ideal para chatbots, pipelines de automação e protótipos de pesquisa.

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.

O SDK JavaScript do Azure AI Agents é uma estrutura de cliente e repositório de código de exemplo que permite aos desenvolvedores construir, personalizar e orquestrar agentes de IA usando Azure OpenAI e outros serviços cognitivos. Oferece suporte para chat de múltiplas rodadas, geração aumentada por recuperação, chamadas de funções e integração com ferramentas e APIs externas. Os desenvolvedores podem gerenciar fluxos de trabalho do agente, lidar com memória e estender funcionalidades via plugins. Padrões de exemplo incluem bots de perguntas e respostas de base de conhecimento, executores autônomos de tarefas e assistentes de conversação, facilitando a prototipagem e implantação de soluções inteligentes.

bedrock-agent é uma estrutura versátil de agentes de IA que integra com o conjunto de grandes modelos de linguagem do AWS Bedrock para orquestrar fluxos de trabalho complexos e orientados por tarefas. Oferece uma arquitetura de plugins para registrar ferramentas personalizadas, módulos de memória para persistência de contexto e um mecanismo de cadeia de raciocínio para melhor raciocínio. Através de uma API Python simples e interface de linha de comando, permite que os desenvolvedores definam agentes capazes de chamar serviços externos, processar documentos, gerar código ou interagir com os usuários via chat. Os agentes podem ser configurados para selecionar automaticamente ferramentas relevantes com base em solicitações do usuário e manter o estado de conversa entre sessões. Este framework é de código aberto, extensível e otimizado para prototipagem rápida e implantação de assistentes alimentados por IA em ambientes locais ou na nuvem AWS.

O BeeAI Framework fornece uma arquitetura totalmente modular para construir agentes inteligentes capazes de executar tarefas, gerenciar estado e interagir com ferramentas externas. Inclui um gerenciador de memória para retenção de contexto de longo prazo, um sistema de plugins para integração de habilidades personalizadas e suporte embutido para encadeamento de APIs e coordenação de múltiplos agentes. A estrutura oferece SDKs em Python e JavaScript, uma interface de linha de comando para estruturar projetos e scripts de implantação para nuvem, Docker ou dispositivos de borda. Painéis de monitoramento e utilitários de registro ajudam a rastrear o desempenho do agente e solucionar problemas em tempo real.