O Coaty é um kit de ferramentas de código aberto escrito em TypeScript para desenvolver aplicações de IoT colaborativas e descentralizadas usando agentes de software. Oferece um tempo de execução de contêiner que hospeda instâncias de agentes, um serviço de descoberta e registro para busca dinâmica de recursos, e camadas de comunicação pub/sub para distribuição de eventos. Adaptadores de armazenamento incorporados sincronizam estados entre dispositivos, enquanto um modelo de dados flexível permite estender e compartilhar objetos de domínio. O Coaty suporta múltiplos protocolos de transporte como MQTT e WebSocket, possibilitando interoperabilidade robusta e em tempo real entre ambientes de borda, nevoeiro e nuvem sem pontos únicos de falha.

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.

Agentic Workflow é uma estrutura declarativa que permite a desenvolvedores definir fluxos de trabalho de IA complexos encadeando múltiplos agentes baseados em LLM, cada um com funções, prompts e lógica de execução personalizáveis. Oferece suporte interno para orquestração de tarefas, gerenciamento de estado, tratamento de erros e integrações de plugins, permitindo uma interação fluida entre agentes e ferramentas externas. A biblioteca utiliza Python e configurações em YAML para abstração da definição de agentes, suporta fluxos de execução assíncronos e oferece extensibilidade por meio de conectores e plugins personalizados. Como projeto de código aberto, inclui exemplos detalhados, modelos e documentação para ajudar equipes a acelerar o desenvolvimento e manter ecossistemas complexos de agentes de IA.

AI Agents com LangGraph aproveita uma representação gráfica para definir relacionamentos e comunicação entre agentes de IA autônomos. Cada nó representa um agente ou ferramenta, permitindo decomposição de tarefas, personalização de prompts e roteamento dinâmico de ações. A estrutura integra-se perfeitamente com LLMs populares e suporta funções de ferramenta personalizadas, armazenamentos de memória e registro para depuração. Desenvolvedores podem prototipar fluxos de trabalho complexos, automatizar processos de múltiplas etapas e experimentar interações colaborativas de agentes com apenas algumas linhas de código Python.

AIKitchen fornece um kit de ferramentas Python amigável ao desenvolvedor que permite montar agentes de IA como blocos de construção modulares. Em seu núcleo, oferece definições de pipeline com etapas para pré-processamento de entrada,invocação de LLM, execução de ferramentas e recuperação de memória. Integrações com provedores populares de LLM permitem flexibilidade, enquanto clones de memória embutidos acompanham o contexto de conversação. Os desenvolvedores podem incorporar tarefas personalizadas, aproveitar geração aumentada por recuperação para acesso ao conhecimento e coletar métricas padronizadas para monitorar o desempenho. A estrutura também inclui capacidades de orquestração de fluxo de trabalho, suportando fluxos sequenciais e condicionais em múltiplos agentes. Com sua arquitetura de plugins, AIKitchen agiliza o desenvolvimento de agentes de ponta a ponta — desde pesquisa e prototipagem até implantação de trabalhadores digitais escaláveis em ambientes de produção.

HMAS é uma estrutura de código aberto em Python que permite o desenvolvimento de sistemas multiagente hierárquicos. Oferece abstrações para definir hierarquias de agentes, protocolos de comunicação entre agentes, integração de ambientes e loops de treinamento integrados. Pesquisadores e desenvolvedores podem usar HMAS para prototipar interações complexas de vários agentes, treinar políticas coordenadas e avaliar o desempenho em ambientes simulados. Seu design modular torna fácil estender e personalizar agentes, ambientes e estratégias de treinamento.