O Chat AI gratuito oferece conversas de texto e voz ilimitadas, bem como geração de imagens de alta qualidade, tudo isso sem nenhuma inscrição ou anúncios. Interaja com a AI avançada para diálogos naturais e contextuais, e libere sua criatividade com geração de imagens sem fim. Sem assinaturas, custos ocultos ou anúncios; apenas acesso puro e sem filtros a ferramentas AI poderosas. Personalize personas AI para corresponder às suas preferências ou crie personalidades únicas para uma experiência personalizada. Mantenha-se informado com as capacidades de pesquisa na web integradas e interaja de forma contínua usando reconhecimento de fala avançado e síntese de texto para fala.

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.

OmniSteward é uma plataforma modular de orquestração de agentes de IA construída em Python que se conecta ao OpenAI, LLMs locais e suporta modelos personalizados. Fornece módulos de memória para armazenar contexto, conjuntos de ferramentas para chamadas de API, pesquisa na web, execução de código e consultas em banco de dados. Usuários definem modelos de agentes com prompts, fluxos de trabalho e gatilhos. A estrutura orquestra múltiplos agentes em paralelo, gerencia histórico de conversas e automatiza tarefas via pipelines. Inclui também registros, dashboards de monitoramento, arquitetura de plugins e integração com serviços de terceiros. OmniSteward simplifica a criação de assistentes específicos de domínio para pesquisa, operações, marketing e mais, oferecendo flexibilidade, escalabilidade e transparência de código aberto para empresas e desenvolvedores.

Rubra fornece uma estrutura unificada para construir agentes alimentados por IA capazes de interagir com ferramentas externas, APIs ou bases de conhecimento. Os usuários definem comportamentos de agentes usando uma interface JSON simples ou SDK, depois conectam funções como busca na web, recuperação de documentos, manipulação de planilhas ou APIs específicas do domínio. A plataforma apoia pipelines de geração aprimorada por recuperação, permitindo que os agentes busquem dados relevantes e gerem respostas informadas. Desenvolvedores podem testar e depurar agentes dentro de um console interativo, monitorar métricas de desempenho e escalar implantações sob demanda. Com autenticação segura, controle de acesso baseado em papéis e logs detalhados de uso, Rubra facilita a criação de agentes de nível empresarial. Seja para criar bots de suporte ao cliente, assistentes de pesquisa automatizados ou agentes de orquestração de fluxo de trabalho, Rubra acelera o desenvolvimento e a implantação.

WebChatGPT é uma extensão do Chrome que aprimora a funcionalidade do ChatGPT ao incorporar resultados relevantes de pesquisa na web em tempo real nas respostas. Isso torna a saída da IA mais atual e precisa. A extensão também vem com uma biblioteca de prompts de um clique, melhorando a qualidade geral da interação, facilitando a redação criativa, resolvendo problemas de negócios e muito mais. Ideal para clientes que desejam alavancar a IA para obter insights dinâmicos e precisos, o WebChatGPT é suportado no Chrome, Firefox e Edge.

Agents from Scratch TS é uma estrutura TypeScript de código aberto que demonstra como construir agentes de IA do zero usando LangChain. Inclui exemplos de definição e registro de ferramentas externas, gerenciamento de memória conversacional, roteamento de entradas de usuário para o agente correto e encadeamento de várias chamadas de LLM. Desenvolvedores podem usá-lo para entender as melhores práticas, personalizar comportamentos de agentes e integrar novas capacidades, como busca na web, recuperação de dados ou plugins personalizados para automatizar tarefas ou criar assistentes interativos.

A Demo de Agente AI fornece um modelo versátil para construir agentes de IA que possam interagir com usuários e fontes de dados externas. Aproveita o LangChain para orquestrar cadeias, ferramentas e módulos de memória, permitindo que o agente realize tarefas como buscas na web via SerpAPI, resumir conteúdo web, manter histórico de conversas com memória baseada em vetores e executar trechos de código por meio de uma ferramenta segura de REPL Python. O agente expõe comandos CLI e endpoints HTTP via FastAPI, suportando entrada de texto e voz. Desenvolvedores podem personalizar definições de ferramentas e lógica de cadeia para adaptar agentes para suporte ao cliente, recuperação de dados ou fluxos de trabalho automatizados. A arquitetura modular simplifica a integração de novas capacidades, como consultas a bancos de dados ou APIs de terceiros.

O agente AI Researcher atua como um assistente virtual de pesquisa que automatiza fases essenciais da investigação científica. Começa aceitando um tópico definido pelo usuário e realiza buscas automatizadas de literatura em bancos de dados online via busca web integrada. Depois, extrai e resume os artigos mais relevantes, destaca descobertas principais e identifica lacunas na pesquisa. Com essas insights, o agente gera novas perguntas de pesquisa e propõe esboços de design experimental. A estrutura suporta pipelines de tarefas personalizáveis, permitindo ajustar parâmetros de busca, profundidade do resumo e estratégias de geração de ideias. Todas as interações ocorrem por meio de uma interface de linha de comando simples, usando scripts Python e APIs da OpenAI. Pesquisadores podem revisar, refinar e exportar resultados para acelerar revisões de literatura e planejamento inicial.