Steel é uma estrutura centrada no desenvolvedor projetada para acelerar a criação e operação de agentes alimentados por LLM em ambientes de produção. Oferece conectores independentes de provedores para APIs de modelos principais, armazenamento de memória na memória e persistente, padrões de invocação de ferramentas integradas, cache automático de respostas e rastreamento detalhado para observabilidade. Os desenvolvedores podem definir fluxos de trabalho complexos de agentes, integrar ferramentas personalizadas (por exemplo, busca, consultas a bancos de dados e APIs externas) e lidar com saídas de streaming. Steel abstrai a complexidade da orquestração, permitindo que as equipes se concentrem na lógica de negócios e iterem rapidamente em aplicações orientadas por IA.
Recursos Principais do Steel
Conectores de modelos independentes de provedores (OpenAI, Azure, etc.)
Armazéns de memória na memória e persistentes
Estrutura de integração de ferramentas para APIs personalizadas
Cache automático de respostas
Suporte a respostas em streaming
Rastreamento em tempo real e observabilidade
Prós e Contras do Steel
Contras
Não há aplicativos móveis dedicados ou disponíveis em lojas de apps
Pode ser necessário conhecimento técnico para integrar e usar APIs efetivamente
Detalhes de preços e recursos podem ser complexos para usuários casuais ou não técnicos
Prós
Plataforma de automação de navegador open-source com escalabilidade em nuvem
Suporta ferramentas populares de automação como Puppeteer, Playwright e Selenium
Resolução incorporada de CAPTCHA e proxy/fingerprinting para evitar detecção de bots
Sessões prolongadas de até 24 horas para tarefas de automação extensas
Visualizador de sessão ao vivo para depuração e observabilidade
Login seguro e reutilização de contexto para automação web autenticada
Planos de preços flexíveis incluindo um nível gratuito com créditos mensais
AppAgent é uma estrutura de agente multimodal baseada em LLM projetada para operar aplicativos de smartphone sem script manual. Ela integra captura de tela, detecção de elementos GUI, análise OCR e planejamento em linguagem natural para entender layouts de aplicativos e intenções do usuário. A estrutura emite eventos de toque (toque, deslizamento, entrada de texto) através de um dispositivo Android ou emulador para automatizar fluxos de trabalho. Pesquisadores e desenvolvedores podem personalizar prompts, configurar APIs de LLM e estender módulos para suportar novos aplicativos e tarefas, alcançando automação móvel adaptável e escalável.
LLPhant é uma estrutura leve em Python para construir agentes modulares e personalizáveis baseados em LLM com integração de ferramentas e gerenciamento de memória.
LLPhant é uma estrutura de Python de código aberto que permite aos desenvolvedores criar agentes versáteis alimentados por LLM. Oferece abstrações incorporadas para integração de ferramentas (APIs, buscas, bancos de dados), gerenciamento de memória para conversas de múltiplos turnos e loops de decisão personalizáveis. Com suporte para múltiplos backends LLM (OpenAI, Hugging Face, outros), componentes estilo plugin e fluxos de trabalho baseados em configuração, o LLPhant acelera o desenvolvimento de agentes. Use-o para criar protótipos de chatbots, automatizar tarefas ou construir assistentes digitais que utilizem ferramentas externas e memória contextual sem código boilerplate.