A2A SDK é um kit de ferramentas para desenvolvedores construir, encadear e gerenciar agentes de IA em Python. Fornece APIs para definir comportamentos de agentes via prompts ou código, conectar agentes em pipelines ou fluxos de trabalho, e habilitar passagem assíncrona de mensagens. Integrações com OpenAI, Llama, Redis e serviços REST permitem que agentes obtenham dados, chamem funções e armazenem estado. Uma interface de usuário integrada monitora a atividade dos agentes, enquanto o design modular garante que você possa estender ou substituir componentes para se adequar a casos de uso personalizados.

O Agentic Framework é um framework versátil de código aberto projetado para facilitar a criação de agentes de IA autônomos que utilizam grandes modelos de linguagem e MongoDB. Fornece componentes modulares para gerenciar a memória do agente, definir conjuntos de ferramentas, orquestrar fluxos de trabalho multi-etapas e criar templates de prompts. O armazenamento de memória integrado alimentado pelo MongoDB permite que os agentes mantenham contexto persistente entre sessões, enquanto interfaces de ferramenta plugáveis possibilitam interação direta com APIs externas e fontes de dados. Construído em Node.js, o framework inclui recursos de logging, hooks de monitoramento e exemplos de implantação para prototipagem rápida e escalonamento de agentes inteligentes. Com configurações personalizáveis, os desenvolvedores podem adaptar agentes para tarefas como recuperação de conhecimento, suporte ao cliente automatizado, análise de dados e automação de processos, reduzindo o overhead de desenvolvimento e acelerando o tempo até a produção.

O Aladin fornece uma arquitetura modular que permite aos desenvolvedores definir agentes autônomos alimentados por grandes modelos de linguagem (LLMs). Cada agente pode carregar backends de memória (por exemplo, SQLite, em memória), utilizar modelos de prompt dinâmicos e integrar plugins personalizados para chamadas de API externas ou execução de comandos locais. Possui um planejador de tarefas que divide metas de alto nível em ações sequenciadas, executando-as na ordem e iterando com base no feedback do LLM. A configuração é gerenciada através de arquivos YAML e variáveis de ambiente, tornando-o adaptável a vários casos de uso. Os usuários podem implantar o Aladin via Docker Compose ou instalação por pip. As interfaces CLI e HTTP baseadas em FastAPI permitem aos usuários acionar agentes, monitorar a execução e inspecionar os estados de memória, facilitando a integração com pipelines de CI/CD, interfaces de chat ou dashboards personalizados.

Flyte é uma plataforma de orquestração de fluxos de trabalho de código aberto flexível e escalável. Ele se integra perfeitamente à sua pilha de dados e ML, permitindo que você defina, implante e gerencie fluxos de trabalho de dados e ML robustos com facilidade. Seus recursos poderosos e extensíveis ajudam a criar fluxos de trabalho de nível de produção que são reprodutíveis e altamente concorrentes, tornando-se uma ferramenta essencial para cientistas de dados, engenheiros e analistas.

A API LangGraphJS fornece uma interface programática para projetar fluxos de trabalho de agentes de IA usando gráficos direcionados. Cada nó no gráfico representa uma chamada a LLM, lógica de decisão ou transformação de dados. Desenvolvedores podem encadear nós, lidar com lógica de ramificação e gerenciar execução assíncrona de forma contínua. Com definições TypeScript e integrações embutidas para provedores populares de LLM, ela agiliza o desenvolvimento de agentes conversacionais, pipelines de extração de dados e processos complexos de várias etapas sem código boilerplate.

rag-services é uma plataforma extensível que divide pipelines RAG em microsserviços discretos. Oferece um serviço de armazenamento de documentos, um serviço de índice vetorial, um serviço de embedder, múltiplos serviços de inferência de LLM e um serviço de orquestração para coordenar fluxos de trabalho. Cada componente expõe APIs REST, permitindo combinar bancos de dados e provedores de modelos. Com suporte a Docker e Docker Compose, pode ser implantado localmente ou em clusters Kubernetes. A estrutura permite soluções RAG escaláveis e tolerantes a falhas para chatbots, bases de conhecimento e respostas automáticas a documentos.