xBrain fornece uma arquitetura modular para criar, configurar e orquestrar agentes autônomos dentro de aplicações Python. Os usuários definem agentes com capacidades específicas — como recuperação de dados, análise ou geração — e os montam em fluxos de trabalho onde cada agente comunica-se e delega tarefas. O framework inclui um agendador para gerenciamento de execução assíncrona, um sistema de plugins para integrar APIs externas e um mecanismo de registro embutido para monitoramento e depuração em tempo real. A interface flexível do xBrain suporta implementações de memória personalizadas e templates de agentes, permitindo aos desenvolvedores adaptar comportamentos a vários domínios. Desde chatbots e pipelines de dados até experimentos de pesquisa, xBrain acelera o desenvolvimento de sistemas complexos de múltiplos agentes com minimalismo de código.

Cerebellum oferece uma plataforma modular onde os desenvolvedores definem agentes usando planos declarativos compostos por etapas sequenciais ou chamadas de ferramentas. Cada plano pode chamar ferramentas embutidas ou personalizadas — como conectores de API, recuperadores ou processadores de dados — através de uma interface unificada. Módulos de memória permitem que agentes armazenem, recuperem e esqueçam informações entre sessões, possibilitando interações conscientes de contexto e com estado. Ele se integra a modelos de linguagem populares (OpenAI, Hugging Face), suporta registro de ferramentas personalizadas e possui um motor de execução baseado em eventos para controle em tempo real. Com registro, manipulação de erros e ganchos de plugins, Cerebellum aumenta a produtividade, facilitando o desenvolvimento rápido de agentes para automação, assistentes virtuais e aplicações de pesquisa.

Coffee-Shop-AI-Agents é uma estrutura de código aberto para construir e implantar agentes de IA especializados que automatizam funções-chave de cafeterias. Aproveitando LangChain e modelos de linguagem OpenAI, o projeto fornece agentes modulares, incluindo um agente barista que lida com pedidos complexos, oferece recomendações de personalização e gerencia a disponibilidade de ingredientes. O agente caixa processa pagamentos, emite recibos digitais e acompanha métricas de vendas. Um agente gerente gera previsões de inventário, sugere cronogramas de reposição e analisa dados de desempenho. Com prompts personalizáveis e configurações de pipeline, desenvolvedores podem adaptar rapidamente os agentes às políticas exclusivas da loja e itens do menu. O repositório inclui scripts de configuração, integrações de API e fluxos de trabalho de exemplo para simular interações reais com clientes e análises operacionais em um ambiente amigável para desenvolvedores.

Colosseum Agent Battles fornece um SDK modular em Python para construir competições de agentes de IA em arenas personalizáveis. Os usuários podem definir ambientes com terrenos, recursos e regras específicos, e implementar estratégias de agentes via interface padronizada. O framework gerencia o agendamento de batalhas, lógica de árbitro e registro em tempo real das ações e resultados dos agentes. Inclui ferramentas para realizar torneios, acompanhar estatísticas de vitória/derrota e visualizar o desempenho dos agentes através de gráficos. Desenvolvedores podem integrar com bibliotecas populares de aprendizado de máquina para treinar agentes, exportar dados de batalha para análise e estender módulos de árbitro para aplicar regras personalizadas. Tudo isso agiliza a avaliação de estratégias de IA em confrontos cara a cara. Também suporta registros em formatos JSON e CSV para análises posteriores.

DeepMind MAS Environment é uma biblioteca Python que fornece uma interface padronizada para construir e simular tarefas de aprendizado por reforço multiagente. Permite configurar o número de agentes, definir espaços de observação e ação, e personalizar estruturas de recompensa. A estrutura suporta canais de comunicação entre agentes, registro de desempenho e capacidades de renderização. Pesquisadores podem integrar facilmente o DeepMind MAS Environment com bibliotecas populares de RL, como TensorFlow e PyTorch, para avaliar novos algoritmos, testar protocolos de comunicação e analisar domínios de controle discretos e contínuos.

FastMCP é um framework Python de código aberto para construir servidores e clientes MCP (Protocolo de Contexto do Modelo) que capacitam LLMs com ferramentas externas, fontes de dados e prompts personalizados. Os desenvolvedores definem classes de ferramentas e manipuladores de recursos em Python, registram-nos no servidor FastMCP e implantam usando protocolos de transporte como HTTP, STDIO ou SSE. A biblioteca cliente do framework oferece uma interface assíncrona para interagir com qualquer servidor MCP, facilitando uma integração contínua de agentes de IA em aplicações.

Joylive Agent oferece uma arquitetura modular baseada em plugins projetada para construir agentes AI sofisticados. Proporciona integração perfeita com LLMs como OpenAI GPT, backends de memória configuráveis para persistência de sessões, e um gerenciador de ferramentas para expor APIs externas ou funções personalizadas como capacidades do agente. O framework também inclui orquestração de cadeia de pensamento embutida, gerenciamento de diálogos de múltiplas turnos e um servidor RESTful para fácil implantação. Sua núcleo em Java garante estabilidade de nível empresarial, permitindo que equipes proponham rapidamente protótipos, estendam e escalem assistentes inteligentes em diversos casos de uso.

Multi-Agent-Seller fornece um ambiente modular para simulação de negociações de comércio eletrônico usando agentes AI. Inclui agentes pré-construídos de comprador e vendedor com estratégias de negociação personalizáveis, como precificação dinâmica, concessões baseadas no tempo e decisões baseadas em utilidade. Os usuários podem definir protocolos, formatos de mensagens e condições de mercado personalizados. O framework gerencia sessões, rastreamento de ofertas e registros de resultados com ferramentas de visualização integradas para analisar interações de agentes. Integra-se facilmente com bibliotecas de aprendizado de máquina para desenvolvimento de estratégias, permitindo experimentação com aprendizado por reforço ou agentes baseados em regras. Sua arquitetura extensível permite adicionar novos tipos de agentes, regras de negociação e plugins de visualização. Multi-Agent-Seller é ideal para testar algoritmos multiagente, estudar comportamentos de negociação e ensinar conceitos em AI e comércio eletrônico.

Sistemas Multi-Agentes foi projetado para simplificar a criação, configuração e execução de arquiteturas de agentes distribuídos. Os desenvolvedores podem definir comportamentos de agentes, ontologias de comunicação e descrições de serviços dentro de classes Java. A estrutura gerencia a configuração de containers, transporte de mensagens e ciclo de vida dos agentes. Baseado nos protocolos padrão FIPA, suporta negociação peer-to-peer, planejamento colaborativo e extensão modular. Os usuários podem executar, monitorar e depurar cenários multiagente em uma única máquina ou em hosts conectados em rede, tornando-se ideal para pesquisa, educação e implantações de pequena escala.

O Agente de IA Conversacional Inteligente baseado em RAG combina uma camada de recuperação apoiada por armazenamento vetorial com o Gemini LLM do Google via LangChain para extrair conhecimento conversacional e com contexto. Os usuários ingerem e indexam documentos — PDFs, páginas web ou bancos de dados — em um banco de dados vetorial. Quando uma consulta é feita, o agente recupera os trechos mais relevantes, os alimenta em um modelo de prompt e gera respostas concisas e precisas. Componentes modulares permitem a personalização de fontes de dados, armazenamentos vetoriais, engenharia de prompts e backends de LLM. Este framework de código aberto simplifica o desenvolvimento de bots de perguntas e respostas específicos de domínio, exploradores de conhecimento e assistentes de pesquisa, entregando insights escaláveis em tempo real a partir de grandes coleções de documentos.

ToolAgents é uma estrutura modular de agentes de IA de código aberto que integra grandes modelos de linguagem com ferramentas externas para automatizar fluxos de trabalho complexos. Os desenvolvedores registram ferramentas via um registro centralizado, definindo endpoints para tarefas como chamadas API, consultas ao banco de dados, execução de código e análise de documentos. Os agentes podem planejar operações em múltiplas etapas, invocando ou encadeando ferramentas dinamicamente com base nas saídas do LLM. A estrutura suporta execução sequencial e paralela de tarefas, tratamento de erros e plug-ins extensíveis para integrações personalizadas. Com APIs baseadas em Python, o ToolAgents simplifica a construção, teste e implantação de agentes inteligentes que buscam dados, geram conteúdo, executam scripts e processam documentos, permitindo prototipagem rápida e automação escalável em análise, pesquisa e operações comerciais.

Trinity-RFT (Retrieval Fine-Tuning) é uma estrutura unificada de código aberto projetada para melhorar a precisão e eficiência do modelo combinando fluxos de trabalho de recuperação e ajuste fino. Os usuários podem preparar um corpus, construir um índice de recuperação e inserir o contexto recuperado diretamente nos loops de treinamento. Suporta recuperação multimodal para texto, imagens e vídeos, integra-se com armazenamentos de vetores populares e oferece métricas de avaliação e scripts de implantação para prototipagem rápida e implantação em produção.

VMAS é um kit completo para construir e treinar sistemas multiagentes usando aprendizado por reforço profundo. Suporta simulação paralela baseada em GPU de centenas de instâncias de ambientes, permitindo coleta de dados de alta taxa e treinamento escalável. Inclui implementações de algoritmos populares de MARL como PPO, MADDPG, QMIX e COMA, juntamente com interfaces modulares de políticas e ambientes para prototipagem rápida. O framework facilita o treinamento centralizado com execução descentralizada (CTDE), oferece ajuste de recompensa personalizável, espaços de observação e hooks de callback para logging e visualização. Com seu design modular, o VMAS integra-se perfeitamente com modelos PyTorch e ambientes externos, tornando-se ideal para pesquisa em tarefas cooperativas, competitivas e de motivos mistos, abrangendo robótica, controle de tráfego, alocação de recursos e cenários de IA de jogos.

Cloudflare Agents é projetado para ajudar os desenvolvedores a construir, implantar e gerenciar agentes de IA autônomos na borda da rede usando Cloudflare Workers. Aproveitando um SDK unificado, você pode definir comportamentos do agente, ações personalizadas e fluxos de conversação em JavaScript ou TypeScript. A estrutura integra-se perfeitamente com principais provedores de LLM como OpenAI e Anthropic, e oferece suporte incorporado para requisições HTTP, variáveis de ambiente e respostas em streaming. Uma vez configurados, os agentes podem ser implantados globalmente em segundos, oferecendo interações de latência ultrabaixa aos usuários finais. Cloudflare Agents também inclui ferramentas para desenvolvimento local, testes e depuração, garantindo uma experiência de desenvolvimento suave.

Os Agentes Econômicos Autônomos (AEA) da Fetch.ai são uma estrutura versátil que capacita desenvolvedores a projetar, implementar e orquestrar agentes de software autônomos capazes de interagir entre si, com ambientes externos e registros digitais. Utilizando uma arquitetura baseada em plugins, a AEA fornece módulos pré-construídos para protocolos de comunicação, APIs de livros-razão criptográficos, identidade descentralizada e habilidades de tomada de decisão personalizáveis. Os agentes podem descobrir e realizar transações em mercados descentralizados, executar comportamentos orientados a metas e se adaptar através de fluxos de dados em tempo real. A estrutura suporta ferramentas de simulação para testar e depurar cenários multi-agente, além de implantação em blockchains ao vivo ou redes peer-to-peer. Com interoperabilidade integrada e troca de mensagens entre agentes, a AEA simplifica o desenvolvimento de aplicações econômicas autônomas complexas, como comércio de energia, otimização da cadeia de suprimentos e coordenação inteligente de IoT.

AAGPT é uma estrutura de agente de IA extensível e de código aberto, projetada para construir agentes autônomos. Permite definir objetivos de alto nível, gerenciar a memória de conversação, planejar tarefas em múltiplas etapas e integrar ferramentas ou APIs externas. Usando um arquivo de configuração simples e o SDK em Python, você pode personalizar o comportamento do agente, definir ações personalizadas e implantar agentes que podem interagir com fontes de dados, executar comandos e aprender com interações passadas para melhorar o desempenho ao longo do tempo.

A Tradução Automática com Agentes de IA é uma estrutura de código aberto destinada a pesquisa e desenvolvimento em tradução automática. Orquestra três agentes principais — gerador, avaliador e refinador — para produzir, avaliar e aprimorar traduções colaborativamente. Baseada em PyTorch e modelos de transformadores, suporta pré-treinamento supervisionado, otimização por aprendizado por reforço e políticas de agentes configuráveis. Usuários podem fazer benchmarking em conjuntos de dados padrão, acompanhar pontuações BLEU e estender o pipeline com agentes personalizados ou funções de recompensa para explorar colaboração entre agentes em tarefas de tradução.

Agents with ADK é um framework Python de código aberto projetado para simplificar a criação de agentes inteligentes alimentados por grandes modelos de linguagem. Inclui modelos de agentes modulares, gerenciamento de memória embutido, interfaces de execução de ferramentas e recursos de coordenação de múltiplos agentes. Os desenvolvedores podem rapidamente inserir funções personalizadas ou APIs externas, configurar chains de planejamento e raciocínio, e monitorar interações dos agentes. O framework suporta integração com provedores populares de LLM e fornece funcionalidades de registro, lógica de reintento e extensibilidade para implantações em produção.

HackerGCLASS Agent API é uma estrutura Python de código aberto que expõe endpoints RESTful para executar agentes de IA. Desenvolvedores podem definir integrações de ferramentas personalizadas, configurar modelos de prompt e manter o estado e memória do agente entre sessões. A estrutura suporta orquestração de múltiplos agentes em paralelo, gerenciamento de fluxos de conversação complexos e integração de serviços externos. Simplifica a implantação via Uvicorn ou outros servidores ASGI e oferece extensibilidade com módulos de plugins, permitindo rápida criação de agentes de IA específicos para domínios para diversos casos de uso.

Agentic-AI é uma estrutura Python de código aberto que simplifica a construção de agentes autônomos utilizando grandes modelos de linguagem como OpenAI GPT. Ela oferece módulos principais para planejamento de tarefas, persistência de memória e integração de ferramentas, permitindo que os agentes decomponham metas de alto nível em etapas executáveis. A estrutura suporta plugins de ferramentas personalizadas — APIs, raspagem de web, consultas a bancos de dados — permitindo que os agentes interajam com sistemas externos. Possui um motor de raciocínio em cadeia que coordena os ciclos de planejamento e execução, recuperações de memória contextuais e tomada de decisão dinâmica. Os desenvolvedores podem facilmente configurar comportamentos do agente, monitorar registros de ações e estender funcionalidades, alcançando automação escalável e adaptável por IA para diversas aplicações.