Sistema de Agente Linguístico é uma estrutura Python de código aberto projetada para construir agentes inteligentes que aproveitam modelos de linguagem para planejar e executar tarefas. Inclui componentes para gerenciamento de memória, registro de ferramentas, planejador e executor, permitindo que os agentes mantenham contexto, chamem APIs externas, realizem buscas na web e automatizem fluxos de trabalho. Configurável via YAML, suporta múltiplos provedores de LLM, possibilitando prototipagem rápida de chatbots, resumidores de conteúdo e assistentes autônomos. Os desenvolvedores podem ampliar a funcionalidade criando ferramentas e backends de memória personalizados, implantando os agentes localmente ou em servidores.

O sistema de busca e resgate baseado em múltiplos agentes no ROS é uma estrutura de robótica que utiliza o ROS para implantar múltiplos agentes autônomos para operações coordenadas de busca e resgate. Cada agente utiliza sensores a bordo e tópicos ROS para mapeamento em tempo real, evitação de obstáculos e detecção de alvos. Um coordenador central atribui tarefas de forma dinâmica com base no andamento do agente e no feedback do ambiente. O sistema pode ser executado no Gazebo ou em robôs reais, permitindo que pesquisadores e desenvolvedores testem e aprimorem a cooperação entre múltiplos robôs, protocolos de comunicação e planejamento de missão adaptativo sob condições realistas.

Operit é uma estrutura abrangente de agentes de IA de código aberto, projetada para agilizar a criação de agentes autônomos para várias tarefas. Ao integrar-se com LLMs como GPT da OpenAI e modelos locais, permite raciocínio dinâmico em fluxos de trabalho de múltiplas etapas. Os usuários podem definir plugins personalizados para lidar com recuperação de dados, web scraping, consultas a bancos de dados ou execução de código, enquanto o Operit gerencia o contexto de sessão, memória e invocação de ferramentas. A estrutura oferece uma API clara para construir, testar e implantar agentes com estado persistente, pipelines configuráveis e mecanismos de tratamento de erros. Seja para desenvolver bots de suporte ao cliente, assistentes de pesquisa ou agentes de automação empresarial, a arquitetura extensível e as ferramentas robustas do Operit garantem prototipagem rápida e implantações escaláveis.

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.

Scint é uma plataforma poderosa de Agente de IA sem código que permite aos usuários compor, implantar e gerenciar fluxos de trabalho autônomos de múltiplas etapas. Com a interface de arrastar e soltar do Scint, os usuários definem comportamentos de agentes, conectam APIs e fontes de dados, e configuram gatilhos. A plataforma oferece depuração integrada, controle de versão e dashboards de monitoramento em tempo real. Projetado para equipes técnicas e não técnicas, o Scint acelera o desenvolvimento de automação, garantindo a execução confiável de tarefas complexas, desde o processamento de dados até o suporte ao cliente.

Agentle fornece uma estrutura organizada para desenvolvedores construírem agentes de IA personalizados com mínimo código boilerplate. Suporta definir fluxos de trabalho como sequências de tarefas, integração perfeita com APIs e ferramentas externas, gerenciamento de memória de conversação para preservação de contexto e registro integrado para auditoria. A biblioteca também oferece ganchos para plugins para estender funcionalidades, coordenação de múltiplos agentes para pipelines complexos e uma interface unificada para executar agentes localmente ou implantar via APIs HTTP.

Swarms.rs é o núcleo de runtime em Rust para executar programas de agentes de IA baseados em enxame. Possui um sistema modular de plugins para integrar lógica personalizada ou modelos de IA, uma camada de passagem de mensagens para comunicação peer-to-peer e um executor assíncrono para agendar comportamentos de agentes. Juntos, esses componentes permitem que os desenvolvedores projetem, implantem e escalem redes complexas de agentes descentralizados para simulação, automação e tarefas de colaboração multiagentes.

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.