O UI Code Agent escuta comandos em linguagem natural descrevendo as interfaces desejadas e gera o código frontend correspondente em React, Vue ou HTML/CSS simples. Ele integra-se à API do OpenAI e ao LangChain para processamento de prompts, oferece uma visualização ao vivo dos componentes gerados e permite personalização de estilos. Os desenvolvedores podem exportar arquivos de código ou copiar trechos diretamente para seus projetos. O agente funciona como uma interface web ou ferramenta CLI, permitindo integração contínua em fluxos de trabalho existentes. Sua arquitetura modular suporta plugins para frameworks adicionais e pode ser expandida para incluir sistemas de design específicos da empresa.

FastAPI Agents fornece uma camada de serviço robusta para desenvolver agentes baseados em LLM usando o framework web FastAPI. Permite definir comportamentos de agentes com cadeias, ferramentas e sistemas de memória do LangChain. Cada agente pode ser exposto como um endpoint REST padrão, suportando solicitações assíncronas, respostas em streaming e cargas úteis personalizáveis. A integração com armazenamento vetorial permite geração aumentada por recuperação para aplicações orientadas ao conhecimento. O framework inclui registros integrados, ganchos de monitoramento e suporte ao Docker para implantação em contêineres. Você pode estender facilmente os agentes com novas ferramentas, middleware e autenticação. FastAPI Agents acelera a preparação de produção de soluções de IA, garantindo segurança, escalabilidade e facilidade de manutenção de aplicações baseadas em agentes em ambientes empresariais e de pesquisa.

As receitas de Agentes Avançados são um projeto comunitário no GitHub que oferece uma biblioteca de receitas de agentes de IA baseadas em LangChain. Cobre módulos de memória para retenção de contexto, integrações de ferramentas personalizadas para dados externos e chamadas de API, padrões de chamadas de função para respostas estruturadas, planejamento de cadeia de pensamento para decisões complexas e orquestração de fluxos de trabalho de múltiplos passos. Desenvolvedores podem usar esses exemplos prontos para entender as melhores práticas, personalizar comportamentos e acelerar o desenvolvimento de agentes inteligentes que automatizam tarefas como agendamento, recuperação de dados e suporte ao cliente.

O Amazon Bedrock Custom LangChain Agent é uma arquitetura de referência e um exemplo de código que mostra como construir agentes de IA combinando modelos de fundação da AWS Bedrock com o LangChain. Você define um conjunto de ferramentas (APIs, bancos de dados, recuperadores RAG), configura políticas de agente e memória, e invoke fluxos de raciocínio de múltiplas etapas. Suporta saídas em streaming para experiências de baixa latência, integra manipuladores de callbacks para monitoramento e garante segurança via funções IAM. Essa abordagem acelera o deployment de assistentes inteligentes para suporte ao cliente, análise de dados e automação de fluxo de trabalho, tudo na nuvem escalável da AWS.

Chat-With-CUHKSZ oferece um pipeline simplificado para construir um chatbot específico de domínio baseado na base de conhecimento do CUHKSZ. Após clonar o repositório, os usuários configuram suas credenciais de API do OpenAI e especificam fontes de documentos, como PDFs do campus, páginas da web e artigos de pesquisa. A ferramenta usa LlamaIndex para pré-processar e indexar os documentos, criando um armazenamento vetorial eficiente. O LangChain orquestra a recuperação e os prompts, entregando respostas relevantes em uma interface conversacional. A arquitetura suporta a adição de documentos personalizados, ajuste de estratégias de prompt e implantação via Streamlit ou um servidor Python. Também integra melhorias opcionais de busca semântica, suporta logging de consultas para auditoria, e pode ser estendido para outras universidades com configuração mínima.

O Minimalist Agent fornece uma estrutura básica para construir agentes de IA em Python. Aproveita as classes de agentes do LangChain e a API da OpenAI para realizar raciocínio de múltiplas etapas, selecionar ferramentas dinamicamente e executar funções. Você pode clonar o repositório, configurar sua chave API da OpenAI, definir ferramentas ou endpoints personalizados e rodar o script CLI para interagir com o agente. O design enfatiza clareza e extensibilidade, facilitando o estudo, modificação e extensão dos comportamentos principais do agente para experimentação ou ensino.

LLM-Blender-Agent permite que desenvolvedores construam sistemas de IA modulares e multi-agentes, encapsulando LLMs em agentes colaborativos. Cada agente pode acessar ferramentas como execução de Python, raspagem de web, bancos de dados SQL e APIs externas. O framework gerencia a memória da conversa, raciocínio passo a passo e orquestração de ferramentas, possibilitando tarefas como geração de relatórios, análise de dados, pesquisa automatizada e automação de fluxos de trabalho. Baseado na LangChain, é leve, extensível e compatível com GPT-3.5, GPT-4 e outros LLMs.