Divine Agent é uma plataforma abrangente de agentes de IA que simplifica o design, desenvolvimento e implantação de trabalhadores digitais autônomos. Por meio de seu construtor de fluxo de trabalho visual intuitivo, os usuários podem definir o comportamento do agente como uma sequência de nós, conectar-se a qualquer API REST ou GraphQL e escolher entre LLMs suportados como OpenAI e Google PaLM. O módulo de memória embutido preserva o contexto entre sessões, enquanto análises em tempo real rastreiam uso, desempenho e erros. Após os testes, os agentes podem ser implantados como endpoints HTTP ou integrados com canais como Slack, email e aplicativos personalizados, possibilitando automação rápida de suporte ao cliente, vendas e tarefas de conhecimento.

Rusty Agent é uma biblioteca leve, mas poderosa, de Rust projetada para simplificar a criação de agentes de IA autônomos que utilizam grandes modelos de linguagem. Ela introduz abstrações principais como Agentes, Ferramentas e módulos de Memória, permitindo que os desenvolvedores definam integrações de ferramentas personalizadas—por exemplo, clientes HTTP, bancos de conhecimento, calculadoras—e orquestrem conversas de múltiplas etapas programaticamente. Rusty Agent suporta construção dinâmica de prompts, respostas em streaming e armazenamento de memória contextual entre sessões. Ela se integra perfeitamente à API da OpenAI (GPT-3.5/4) e pode ser estendida para outros provedores de LLM. Seus fortes tipos e benefícios de desempenho do Rust garantem execução segura e concorrente de fluxos de trabalho de agentes. Casos de uso incluem análise de dados automatizada, chatbots interativos, pipelines de automação de tarefas e mais—capacitando desenvolvedores Rust a incorporar agentes inteligentes movidos a linguagem em suas aplicações.

O Real-Agents foi projetado para simplificar a criação e orquestração de agentes alimentados por IA capazes de realizar tarefas complexas de forma autônoma. Construído em Python e compatível com os principais modelos de linguagem de grande porte, a estrutura apresenta um design modular composto por componentes centrais para compreensão de linguagem, raciocínio, armazenamento de memória e execução de ferramentas. Os desenvolvedores podem integrar rapidamente serviços externos como APIs web, bancos de dados e funções personalizadas para estender as capacidades do agente. O Real-Agents suporta mecanismos de memória para reter o contexto entre interações, permitindo conversas de múltiplas etapas e fluxos de trabalho de longa duração. A plataforma também inclui utilitários para registro, depuração e escalonamento de agentes em ambientes de produção. Ao abstrair detalhes de baixo nível, o Real-Agents agiliza o ciclo de desenvolvimento, permitindo às equipes focar na lógica específica das tarefas e entregar soluções automatizadas poderosas.

X AI Agent é uma estrutura focada em desenvolvedores que simplifica a construção de agentes de IA personalizados usando grandes modelos de linguagem. Ela oferece suporte nativo para chamadas de funções, armazenamento de memória, integração de ferramentas e plugins, raciocínio em cadeia e orquestração de tarefas de múltiplas etapas. Os usuários podem definir ações personalizadas, conectar APIs externas e manter o contexto de conversação entre sessões. O design modular da estrutura garante extensibilidade e permite integração perfeita com provedores populares de LLM, possibilitando fluxos de trabalho robustos de automação e tomada de decisão.

AgentScope é uma estrutura focada no desenvolvedor, projetada para simplificar a criação de agentes inteligentes, oferecendo componentes modulares para planejamento dinâmico, armazenamento de memória contextual e integração de ferramentas/API. Suporta múltiplos backends de LLM (OpenAI, Anthropic, Hugging Face) e oferece pipelines personalizáveis para execução de tarefas, síntese de respostas e recuperação de dados. A arquitetura do AgentScope permite rápida prototipagem de bots conversacionais, agentes de automação de fluxo de trabalho e assistentes de pesquisa, mantendo extensibilidade e escalabilidade.

CrewAI é uma estrutura modular em Python projetada para construir Agentes AI totalmente autônomos. Ela fornece componentes essenciais, como um Orquestrador de Agentes para planejamento e tomada de decisões, uma camada de integração de ferramentas para conectar APIs externas ou ações personalizadas, e um Módulo de Memória para armazenar e recordar contextos ao longo das interações. Os desenvolvedores definem tarefas, registram ferramentas, configuram backends de memória e posteriormente iniciam Agentes capazes de planejar fluxos de trabalho de múltiplos passos, executar ações e se adaptar com base nos resultados, tornando o CrewAI ideal para criar assistentes inteligentes, fluxos de trabalho automatizados e protótipos de pesquisa.

Autonomais é um framework de agentes de IA modulares projetado para autonomia completa no planejamento e execução de tarefas. Integra modelos de linguagem grande para gerar planos, orquestra ações através de um pipeline personalizável e armazena o contexto em módulos de memória para raciocínio coerente em múltiplas etapas. Os desenvolvedores podem integrar ferramentas externas como scrapers web, bancos de dados e APIs, definir manipuladores de ações personalizados e ajustar o comportamento do agente através de habilidades configuráveis. O framework suporta registro de logs, tratamento de erros e depuração passo a passo, garantindo automação confiável de tarefas de pesquisa, análise de dados e interações web. Com sua arquitetura extensível de plugins, o Autonomais permite desenvolvimento rápido de agentes especializados capazes de tomada de decisão complexa e uso dinâmico de ferramentas.

FlyingAgent fornece uma arquitetura modular que aproveita grandes modelos de linguagem para simular agentes autônomos capazes de raciocinar, planejar e executar ações em diversos domínios. Os agentes mantêm uma memória interna para retenção de contexto e podem integrar kits de ferramentas externas para tarefas como navegação na web, análise de dados ou chamadas de API de terceiros. A estrutura suporta coordenação multiagente, extensões baseadas em plugins e políticas de decisão personalizáveis. Com seu design aberto, os desenvolvedores podem adaptar backends de memória, integrações de ferramentas e gerenciadores de tarefas, possibilitando aplicações em automação de suporte ao cliente, assistência à pesquisa, pipelines de geração de conteúdo e orquestração de força de trabalho digital.

Multi-Agent ColComp é uma estrutura extensível de código aberto para orquestrar uma equipe de agentes de IA para trabalhar juntos em tarefas complexas. Desenvolvedores podem definir papéis distintos, configurar canais de comunicação e compartilhar dados de contexto através de um armazenamento de memória unificado. A biblioteca inclui componentes plug-and-play para negociação, coordenação e construção de consenso. Configurações de exemplo demonstram geração de texto colaborativa, planejamento distribuído e simulação multi-agente. Seu design modular suporta fácil extensão, permitindo às equipes criar protótipos e avaliar estratégias multi-agente rapidamente em ambientes de pesquisa ou produção.

Sendbird AI Agent fornece um construtor visual para criar fluxos de conversação multi-turno, aproveitando GPT-3/4 para compreensão de linguagem natural e respostas. Os usuários podem personalizar modelos para suporte ao cliente, FAQs, moderação da comunidade e bots de engajamento. A memória de contexto integrada mantém o histórico da conversa, enquanto opções de fallback para humanos garantem transferências suaves. Análises integradas rastreiam desempenho e sentimento dos usuários. SDKs para web, iOS e Android permitem uma rápida implantação em qualquer aplicativo de chat.