AgentScript é uma estrutura de agentes de IA que permite aos usuários compor fluxos de trabalho visualmente, integrar APIs externas e configurar agentes autônomos. Com depuração integrada, painéis de monitoramento e controle de versões, as equipes podem rapidamente criar protótipos, testar e implantar agentes para tarefas como análise de dados, suporte ao cliente e automação de processos. Os agentes podem ser agendados, acionados por eventos ou executados continuamente, e você pode extendê-los via código personalizado ou plugins de terceiros.

Magi MDA é uma estrutura de agente de IA centrada no desenvolvedor que simplifica a criação e implantação de agentes autônomos. Ela expõe um conjunto de componentes principais — planejadores, executores, interpretadores e memórias — que podem ser montados em pipelines personalizados. Os usuários podem se conectar a provedores populares de LLM para geração de texto, adicionar módulos de recuperação para aumento de conhecimento e integrar ferramentas ou APIs arbitrárias para tarefas específicas. A estrutura lida automaticamente com raciocínio passo a passo, roteamento de ferramentas e gerenciamento de contexto, permitindo que as equipes se concentrem na lógica de domínio ao invés de rotinas de orquestração.

O Mosaic AI Agent Framework combina técnicas sofisticadas de recuperação com IA generativa para fornecer aos usuários o poder de acessar e gerar conteúdo com base em um conjunto rico de dados. Ele aprimora a capacidade de um aplicativo de IA não apenas para gerar texto, mas também para levar em conta dados relevantes recuperados de várias fontes, oferecendo maior precisão e contexto nas saídas. Essa tecnologia facilita interações mais inteligentes e capacita os desenvolvedores a criar soluções de IA que são não apenas criativas, mas também respaldadas por dados abrangentes.

MultiLang Status Agents é uma estrutura de agente de IA de código aberto que demonstra como construir e implantar agentes de verificação de status multiplataforma usando várias linguagens de programação. Oferece exemplos de código em Python, C# e JavaScript que se integram com as APIs Semantic Kernel e OpenAI GPT para consultar endpoints de saúde ou status do serviço. A estrutura padroniza fluxos de trabalho de agentes, incluindo construção de prompts, autenticação de API, análise de resultados e sumarização. Os usuários podem estender ou personalizar agentes para adicionar novas integrações de serviço, modificar prompts de linguagem ou incorporar agentes de status em aplicativos web e painéis administrativos. Ao abstrair implementações específicas de linguagem, a estrutura acelera o desenvolvimento de ferramentas de monitoramento consistentes e alimentadas por IA em diferentes pilhas tecnológicas.

O Multi-LLM Dynamic Agent Router é uma estrutura de arquitetura aberta para construir colaborações de agentes de IA. Possui um roteador dinâmico que direciona sub-requisições para o modelo de linguagem ideal, e uma interface GraphQL para definir prompts compostos, consultar resultados e mesclar respostas. Isso permite que desenvolvedores dividam tarefas complexas em micro-prompts, os encaminhem para LLMs especializados e recombinem as saídas programaticamente, aumentando a relevância, eficiência e manutenibilidade.

Lila oferece uma estrutura completa de agentes de IA voltada para raciocínio de múltiplas etapas e execução autônoma de tarefas. Os desenvolvedores podem definir ferramentas personalizadas (APIs, bancos de dados, webhooks) e configurar o Lila para chamá-las dinamicamente durante a execução. Ela oferece módulos de memória para armazenar histórico de conversas e fatos, um componente de planejamento para sequenciar subtarefas e prompting de chain-of-thought para transparência nas decisões. Seu sistema de plugins permite extensão tranquila com novas capacidades, enquanto a monitoração embutida acompanha ações e resultados do agente. O design modular do Lila facilita integração em projetos Python existentes ou implantação como um serviço hospedado para fluxos de trabalho de agentes em tempo real.

Python AGNO Memory Agent fornece uma abordagem estruturada para a memória do agente organizando memórias via uma estrutura AGNO. Aproveita modelos de embedding para converter memórias textuais em representações vetoriais e as armazena em bancos de dados vetoriais configuráveis como ChromaDB, FAISS ou SQLite. Os agentes podem adicionar novas memórias, consultar eventos passados relevantes, atualizar entradas desatualizadas ou excluir dados irrelevantes. A biblioteca oferece rastreamento de linha do tempo, armazéns de memória com namespace para cenários Multi-agent e limiares de similaridade personalizáveis. Integra-se facilmente a frameworks populares de LLM e pode ser estendida com modelos de embedding personalizados para atender diversas aplicações de agentes de IA.

O Stella Framework capacita desenvolvedores a construir agentes de IA robustos que podem manter o contexto, realizar ações assistidas por ferramentas e oferecer experiências conversacionais dinâmicas. Ao abstrair as complexidades das integrações de LLM, o Stella oferece adaptadores independentes de provedor para OpenAI, Hugging Face e modelos auto-hospedados. Os agentes podem usar armazenamentos de memória personalizáveis para recordar dados do usuário e histórico de conversas, e plugins permitem interações com APIs externas, bancos de dados ou serviços. O mecanismo de orquestração embutido gerencia ciclos de decisão, enquanto uma DSL concisa permite definir ações, chamadas de ferramentas e manipulação de respostas. Seja criando bots de suporte ao cliente, assistentes de pesquisa ou automação de fluxos de trabalho, o Stella fornece uma base escalável para implantar agentes de IA de nível de produção.