gpt-func-calling é um kit de ferramentas para desenvolvedores que demonstra o recurso de chamadas de funções do OpenAI, permitindo que IA baseada em chat interaja com serviços externos. Ao definir assinaturas de funções em JSON, os desenvolvedores orientam o GPT-3.5/4 a reconhecer quando chamar uma função, formatar argumentos automaticamente e lidar com a resposta de forma estruturada. Isso otimiza a integração com APIs de clima, consultas a bancos de dados ou lógica de negócios personalizada, garantindo saídas consistentes e confiáveis sem parsing manual.

js-agent fornece aos desenvolvedores um kit de ferramentas minimalista, porém potente, para criar agentes de IA autônomos em JavaScript. Oferece abstrações para memória de conversa, ferramentas de chamada de funções, estratégias de planejamento personalizáveis e manipulação de erros. Com o js-agent, você pode configurar rapidamente prompts, gerenciar estados, invocar APIs externas e coordenar comportamentos complexos de agentes através de uma API simples e modular. Foi projetado para rodar em ambientes Node.js e integra-se perfeitamente com a API OpenAI para impulsionar agentes inteligentes e sensíveis ao contexto.

Local LLM com Chamada de Função possibilita que desenvolvedores criem agentes de IA que operam totalmente na infraestrutura local, eliminando preocupações de privacidade de dados e dependências de nuvem. A estrutura inclui código de exemplo para integrar LLMs locais como LLaMA, GPT4All, ou outros modelos de peso aberto, além de demonstrar como configurar esquemas de funções que o modelo pode invocar para realizar tarefas como busca de dados, execução de comandos shell ou interação com APIs. Os usuários podem expandir o design definindo endpoints de funções personalizados, ajustando prompts e lidando com respostas de funções. Essa solução leve simplifica o processo de construção de assistentes de IA offline, chatbots e ferramentas de automação para uma ampla variedade de aplicações.

Simple-Agent é uma estrutura de agente de IA de código aberto escrita em Python que aproveita a API OpenAI para criar agentes conversacionais modulares. Permite que os desenvolvedores definam funções de ferramenta que o agente pode invocar, manter memória de contexto entre interações e personalizar comportamentos do agente por meio de módulos de habilidades. A estrutura lida com roteamento de solicitações, planejamento de ações e execução de ferramentas, permitindo que você se concentre na lógica específica do domínio. Com recursos integrados de registro e tratamento de erros, o Simple-Agent acelera o desenvolvimento de chatbots, assistentes automatizados e ferramentas de suporte à decisão com IA. Oferece fácil integração com APIs e fontes de dados personalizadas, suporta chamadas assíncronas de ferramentas e fornece uma interface de configuração simples. Use-o para prototipar agentes de IA para suporte ao cliente, análise de dados, automação e muito mais. Sua arquitetura modular facilita a adição de novas capacidades sem alterar a lógica principal. Apoiado por contribuições da comunidade e documentação, o Simple-Agent é ideal tanto para iniciantes quanto para desenvolvedores experientes que desejam implantar agentes inteligentes rapidamente.

Com AI Agents é uma estrutura orientada por código em TypeScript que ajuda a definir e orquestrar múltiplos Agentes de IA, cada um com papéis distintos como planejador, executor e gerenciador de memória. Fornece gerenciamento de memória embutido para persistir o contexto, um subsistema de chamadas de funções para integrar APIs externas e uma interface CLI para sessões interativas. Ao compor agentes em pipelines ou hierarquias, você pode automatizar tarefas complexas—como pipelines de análise de dados ou fluxos de suporte ao cliente—assegurando modularidade, escalabilidade e fácil personalização.

Easy Function Call torna a interação com APIs web simples, oferecendo uma interface amigável. O objetivo é aumentar a produtividade e simplificar o desenvolvimento de APIs para desenvolvedores de todos os níveis. O produto fornece documentação de fácil compreensão e exemplos de código, e suas principais funcionalidades são ajustadas para simplificar tarefas comuns de API. Se você é um desenvolvedor experiente ou um iniciante, o Easy Function Call tem as ferramentas necessárias para construir e gerenciar suas interações com a API de forma eficaz.

As receitas de Agentes Avançados são um projeto comunitário no GitHub que oferece uma biblioteca de receitas de agentes de IA baseadas em LangChain. Cobre módulos de memória para retenção de contexto, integrações de ferramentas personalizadas para dados externos e chamadas de API, padrões de chamadas de função para respostas estruturadas, planejamento de cadeia de pensamento para decisões complexas e orquestração de fluxos de trabalho de múltiplos passos. Desenvolvedores podem usar esses exemplos prontos para entender as melhores práticas, personalizar comportamentos e acelerar o desenvolvimento de agentes inteligentes que automatizam tarefas como agendamento, recuperação de dados e suporte ao cliente.

CL4R1T4S capacita desenvolvedores a construir agentes de IA oferecendo abstrações principais: Agent, Memory, Tools e Chain. Os agentes podem usar LLMs para processar entradas, chamar funções externas e manter o contexto entre sessões. Módulos de memória armazenam histórico de conversas ou conhecimentos do domínio. Ferramentas podem envolver chamadas de API, permitindo aos agentes obter dados ou realizar ações. As cadeias definem etapas sequenciais para tarefas complexas como análise de documentos, extração de dados ou consultas iterativas. A estrutura gerencia automação de prompts, chamadas de funções e tratamento de erros de forma transparente. Com CL4R1T4S, equipes podem prototipar chatbots, automações e sistemas de suporte à decisão, aproveitando o paradigma funcional do Clojure e seu rico ecossistema.

Cyrano é uma estrutura de código aberto em Python e CLI para criar agentes de IA que orquestram grandes modelos de linguagem e ferramentas externas por meio de solicitações de linguagem natural. Os usuários podem definir ferramentas personalizadas (funções), configurar limites de memória e tokens, e lidar com callbacks. Cyrano lida com a análise de respostas JSON de LLMs e executa ferramentas especificadas em sequência. Enfatiza simplicidade, modularidade e zero dependências externas, permitindo que desenvolvedores possam prototipar chatbots, construir fluxos de trabalho automatizados e integrar capacidades de IA em aplicativos de forma rápida.

EasyAgent fornece uma estrutura abrangente para construir agentes de IA autônomos em Python. Oferece backends de LLM plugáveis, como OpenAI, Azure e modelos locais, módulos de planejamento e raciocínio personalizáveis, integração de ferramentas via API e armazenamento de memória persistente. Os desenvolvedores podem definir comportamentos de agentes por meio de configurações simples em YAML ou código, aproveitar chamadas de funções integradas para acesso a dados externos e orquestrar múltiplos agentes para fluxos de trabalho complexos. O EasyAgent também inclui recursos como registro, monitoramento, tratamento de erros e pontos de extensão para implementações personalizadas. Sua arquitetura modular acelera a criação de protótipos e implantação de agentes especializados em domínios como suporte ao cliente, análise de dados, automação e pesquisa.