A estrutura de agentes de IA AnYi ajuda os desenvolvedores a integrar agentes de IA autônomos em suas aplicações. Os agentes podem planejar e executar tarefas de múltiplos passos, aproveitar ferramentas e APIs externas e manter o contexto da conversa por meio de módulos de memória configuráveis. A estrutura abstrai as interações com diversos provedores de LLM e suporta backends personalizados de ferramentas e memória. Com registro, monitoramento e execução assíncrona incorporados, AnYi acelera a implantação de assistentes inteligentes para pesquisa, suporte ao cliente, análise de dados ou qualquer fluxo de trabalho que exija raciocínio e ação automatizados.

ZhipuAI Agent ao OpenAI é uma estrutura especializada de agentes criada para conectar os serviços de finalização de chat do ZhipuAI com interfaces de agentes no estilo OpenAI. Fornece um SDK em Python que imita o paradigma de chamadas de funções do OpenAI e suporta integrações de ferramentas de terceiros, permitindo aos desenvolvedores definir ferramentas personalizadas, chamar APIs externas e manter o contexto da conversa entre turns. A estrutura gerencia a orquestração de requisições, construção dinâmica de prompts e análise de respostas, retornando saídas estruturadas compatíveis com o formato ChatCompletion do OpenAI. Ao abstrair as diferenças de APIs, possibilita usar modelos chineses do ZhipuAI em fluxos de trabalho existentes orientados a OpenAI sem problemas. Ideal para criar chatbots, assistentes virtuais e fluxos de trabalho automatizados que exijam capacidades de LLM em chinês sem modificar as bases de código já existentes em OpenAI.

CopilotKit é uma estrutura de código aberto em Python projetada para que desenvolvedores criem agentes de IA personalizados. Oferece uma arquitetura modular onde você pode registrar e configurar ferramentas — como acesso ao sistema de arquivos, busca na web, REPL de Python e conectores SQL — e conectá-las a agentes que utilizam qualquer LLM suportado. Módulos de memória integrados permitem a persistência do estado da conversa, enquanto LangGraph permite definir fluxos de raciocínio estruturados para tarefas complexas. Os agentes podem ser implantados em scripts, serviços web ou aplicativos CLI e escalar em diferentes provedores de nuvem. CopilotKit funciona perfeitamente com modelos OpenAI, Azure OpenAI e Anthropic, potencializando fluxos de trabalho automatizados, chatbots e bots de análise de dados.

LazyLLM é compatível com APIs externas ou utilitários personalizados. Os agentes executam tarefas definidas por meio de fluxos de trabalho sequenciais ou ramificados, suportando operações síncronas ou assíncronas. LazyLLM também oferece recursos integrados de registro, utilitários de teste e pontos de extensão para personalizar prompts ou estratégias de recuperação. Ao lidar com a orquestração subjacente de chamadas ao LLM, gerenciamento de memória e execução de ferramentas, LazyLLM possibilita prototipagem rápida e implantação de assistentes inteligentes, chatbots e scripts de automação com mínima quantidade de código boilerplate.