A Arquitetura Modular LLM foi projetada para simplificar a criação de aplicações personalizadas impulsionadas por LLM através de um design modular e componível. Ela fornece componentes principais como módulos de memória para retenção de estado de sessão, interfaces de ferramentas para chamadas de APIs externas, gerenciadores de prompts para geração de prompts baseados em modelos ou dinâmicos, e motores de orquestração para controlar o fluxo de trabalho do agente. Você pode configurar pipelines que encadeiam esses módulos, permitindo comportamentos complexos como raciocínio em várias etapas, respostas contextuais e recuperação de dados integrada. A estrutura suporta múltiplos backends de LLM, permitindo trocar ou misturar modelos, além de oferecer pontos de extensão para adicionar novos módulos ou lógica personalizada. Essa arquitetura acelera o desenvolvimento ao promover a reutilização de componentes, mantendo transparência e controle sobre o comportamento do agente.

ROCKET-1 é uma plataforma de orquestração de agentes de IA de código aberto, projetada para construir sistemas avançados de múltiplos agentes. Permite aos usuários definir pipelines de agentes usando uma API modular, possibilitando o encadeamento eficiente de modelos de linguagem, plugins e bancos de dados. Recursos principais incluem memória semântica para manter o contexto entre sessões, integração dinâmica de ferramentas para APIs externas e bancos de dados, e dashboards de monitoramento integrados para acompanhar métricas de desempenho. Os desenvolvedores podem personalizar fluxos de trabalho com pouco código, escalar horizontalmente via implementações em contêiner e estender funcionalidades por meio de uma arquitetura de plugins. O ROCKET-1 suporta depuração em tempo real, reexecuções automáticas e controles de segurança, tornando-se ideal para bots de suporte ao cliente, assistentes de pesquisa e tarefas de automação empresarial.

DemoGPT é um projeto Python de código aberto projetado para demonstrar os conceitos essenciais de agentes AI usando os modelos GPT da OpenAI. Implementa uma interface conversacional com memória persistente salva em arquivos JSON, permitindo interações conscientes do contexto entre sessões. O framework suporta execução dinâmica de ferramentas, como busca na web, cálculos e extensões personalizadas, por meio de uma arquitetura estilo plugin. Basta configurar sua chave API da OpenAI e instalar as dependências para que os usuários possam executar o DemoGPT localmente, criar protótipos de chatbots, explorar fluxos de diálogo de múltiplas rodadas e testar fluxos de trabalho dirigidos por agentes. Essa demonstração abrangente oferece uma base prática para desenvolvedores e pesquisadores criarem, personalizarem e experimentarem com agentes alimentados por GPT em cenários do mundo real.

TypeAI Core fornece uma estrutura abrangente para criar agentes orientados por IA que aproveitam grandes modelos de linguagem. Inclui utilitários de templates de prompts, memória de conversação apoiada por armazenamentos vetoriais, integração perfeita de ferramentas externas (APIs, bancos de dados, interpretadores de código) e suporte para agentes aninhados ou colaborativos. Os desenvolvedores podem definir funções personalizadas, gerenciar estados de sessão e orquestrar fluxos de trabalho por meio de uma API intuitiva em TypeScript. Ao abstrair interações complexas com LLM, o TypeAI Core acelera o desenvolvimento de IA conversacional de múltiplas rodadas, com mínimo boilerplate.

AgentIn é uma estrutura de agentes de IA baseada em Python, projetada para acelerar o desenvolvimento de agentes conversacionais e orientados a tarefas. Oferece módulos de memória embutidos para persistir o contexto, integração dinâmica de ferramentas para chamar APIs externas ou funções locais, e um sistema flexível de templates de prompts para interações personalizadas. A orquestração de múltiplos agentes permite fluxos de trabalho paralelos, enquanto os registros e cache melhoram confiabilidade e auditabilidade. Fáceis de configurar via YAML ou código Python, o AgentIn suporta principais provedores de LLM e pode ser estendido com plugins personalizados para capacidades específicas de domínio.

AIPE centraliza a orquestração de agentes de IA com módulos plugáveis para memória, planejamento, uso de ferramentas e colaboração entre múltiplos agentes. Os desenvolvedores podem definir personalidades de agentes, incorporar contexto via armazenamento vetorial e integrar APIs ou bancos de dados externos. A estrutura oferece um painel web integrado e CLI para testar prompts, monitorar o estado do agente e encadear tarefas. AIPE suporta múltiplos backends de memória, como Redis, SQLite e armazenamentos na memória. Seus setups de múltiplos agentes permitem atribuir papéis especializados—como extrator de dados, analista, resumidor—para enfrentar consultas complexas de forma colaborativa. Ao abstrair engenharia de prompts, wrappers de API e tratamento de erros, AIPE acelera a implantação de assistentes baseados em IA para QA de documentos, suporte ao cliente e fluxos de trabalho automatizados.