KoG Playground é uma plataforma de código aberto, baseada no navegador, projetada para simplificar o desenvolvimento de agentes de geração aumentada por recuperação (RAG). Conecta-se a armazéns vetoriais populares como Pinecone ou FAISS, permitindo aos usuários ingerir corpora de texto, calcular embedings e configurar pipelines de recuperação visualmente. A interface oferece componentes modulares para definir modelos de prompts, backends de LLM (OpenAI, Hugging Face) e manipuladores de cadeia. Logs em tempo real exibem uso de tokens e métricas de latência para cada chamada de API, ajudando a otimizar desempenho e custos. Os usuários podem ajustar limites de similaridade, algoritmos de reclassificação e estratégias de fusão de resultados rapidamente, exportando suas configurações como trechos de código ou projetos reproduzíveis. KoG Playground agiliza a prototipagem de chatbots orientados ao conhecimento, aplicações de busca semântica e assistentes de IA personalizados com mínimo esforço de codificação.

Llamator é uma biblioteca JavaScript de código aberto que permite aos desenvolvedores construir agentes de IA autônomos combinando módulos de memória, integrações de ferramentas e templates de prompts dinâmicos em um pipeline unificado. Ele orquestra planejamento, execução de ações e ciclos de reflexão para lidar com tarefas de múltiplas etapas, suporta múltiplos provedores LLM e permite definições personalizadas de ferramentas para chamadas de API ou processamento de dados. Com Llamator, você pode prototypear rapidamente chatbots, assistentes pessoais e fluxos de trabalho automatizados dentro de aplicações web ou Node.js, aproveitando uma arquitetura modular para fácil expansão e testes.

MARFT é uma biblioteca baseada em Python para LLMs, permitindo experimentos reprodutíveis e prototipagem rápida de sistemas de IA colaborativos.

A Arquitetura Modular LLM foi projetada para simplificar a criação de aplicações personalizadas impulsionadas por LLM através de um design modular e componível. Ela fornece componentes principais como módulos de memória para retenção de estado de sessão, interfaces de ferramentas para chamadas de APIs externas, gerenciadores de prompts para geração de prompts baseados em modelos ou dinâmicos, e motores de orquestração para controlar o fluxo de trabalho do agente. Você pode configurar pipelines que encadeiam esses módulos, permitindo comportamentos complexos como raciocínio em várias etapas, respostas contextuais e recuperação de dados integrada. A estrutura suporta múltiplos backends de LLM, permitindo trocar ou misturar modelos, além de oferecer pontos de extensão para adicionar novos módulos ou lógica personalizada. Essa arquitetura acelera o desenvolvimento ao promover a reutilização de componentes, mantendo transparência e controle sobre o comportamento do agente.

Orra.dev é uma plataforma abrangente para criação de agentes de IA projetada para simplificar o ciclo de vida completo de assistentes inteligentes. Combinando um construtor visual de fluxo de trabalho com integrações perfeitas a provedores líderes de LLM e sistemas empresariais, Orra.dev permite às equipes prototipar a lógica de conversa, refinar o comportamento do agente e lançar bots prontos para produção em múltiplos canais em minutos. Recursos incluem modelos pré-construídos para bots FAQ, assistentes de comércio eletrônico e revisores de código, além de gatilhos personalizáveis, conectores API e gestão de funções de usuário. Com suítes de testes integradas, controle de versão colaborativo e dashboards de desempenho, as organizações podem iterar nas respostas do agente, monitorar interações de usuários e otimizar fluxos de trabalho com dados em tempo real, acelerando implantação e reduzindo custos de manutenção.

O Python Coding Agent é uma ferramenta de linha de comando de código aberto que usa modelos GPT para gerar código Python com base em prompts de texto, executar esse código localmente e capturar erros de tempo de execução. Fornece feedback instantâneo, permitindo que os usuários aprimorem o código iterativamente, automatizem tarefas repetitivas de scripting, prototype pipelines de análise de dados e depurem funções. Ao combinar compreensão de linguagem natural com execução de código em tempo real, ele conecta a ideia à implementação, acelerando o desenvolvimento e o aprendizado.

SwiftAgent oferece um kit de ferramentas robusto para construir agentes inteligentes integrando diretamente os modelos da OpenAI em Swift. Os desenvolvedores podem declarar ações personalizadas e ferramentas externas, que os agentes invocam com base nas consultas do usuário. O framework mantém a memória de conversação, permitindo que os agentes façam referência às interações passadas. Suporta templates de prompts e inserção dinâmica de contexto, facilitando diálogos de múltiplas etapas e lógica de tomada de decisão. A API assíncrona do SwiftAgent funciona perfeitamente com a concorrência do Swift, tornando-o ideal para ambientes iOS, macOS ou do lado do servidor. Ao abstrair chamadas de modelos, armazenamento de memória e orquestração de pipelines, o SwiftAgent capacita equipes a prototipar e implantar assistentes conversacionais, chatbots ou agentes de automação rapidamente em projetos Swift.

SwiftSage aproveita um grande modelo de linguagem para interpretar descrições em linguagem natural e gerar visões SwiftUI totalmente funcionais ou módulos de código Swift. Os usuários podem solicitar layouts de UI, modelos de dados ou componentes de rede, personalizar estilos e visualizar resultados em tempo real. A ferramenta suporta feedback iterativo, permitindo que desenvolvedores e designers melhorem trechos de código até atenderem aos requisitos do projeto. Ela otimiza as fases de prototipagem, aprendizado e produção na criação de aplicativos iOS.

Xspiral é uma plataforma de design e colaboração aprimorada por IA, projetada para criar conteúdo visual impressionante. Ela combina poderosas capacidades de design em 2D e 3D, capacitando os usuários a produzir, gerenciar e compartilhar seus designs de forma eficiente em tempo real. Não importa se você é um designer profissional, um gerente de produto ou um especialista em marketing, o Xspiral facilita fluxos de trabalho intuitivos que otimizam a colaboração em projetos. Desde prototipagem rápida até animações, a plataforma empodera equipes com a tecnologia necessária para entregar gráficos visuais envolventes sem esforço.

Este repositório agrega uma coleção abrangente de componentes de sistemas multiagentes e técnicas de coordenação de IA distribuída. Fornece implementações de algoritmos de consenso, protocolos de negociação de contrato, alocação de tarefas baseada em leilão, estratégias de formação de coalizões e frameworks de comunicação entre agentes. Os usuários podem aproveitar ambientes de simulação integrados para modelar e testar comportamentos de agentes em diferentes topologias de rede, cenários de latência e modos de falha. O design modular permite que desenvolvedores e pesquisadores integrem, estendam ou personalizem módulos de coordenação individuais para aplicações em enxames de robôs, colaboração de dispositivos IoT, redes inteligentes e sistemas de tomada de decisão distribuída.

ASP-DALI fornece uma plataforma unificada para definir e executar agentes inteligentes baseados em lógica. Os desenvolvedores escrevem regras ASP para representar o conhecimento e os objetivos do agente, enquanto as construções DALI definem reações a eventos e execuções de ações. Em tempo de execução, um solucionador ASP calcula conjuntos de respostas que orientam as decisões do agente, permitindo que ele planeje, reaja a eventos recebidos e ajuste crenças dinamicamente. A estrutura suporta bases de conhecimento modulares, facilitando atualizações incrementais e uma separação clara entre regras declarativas e comportamentos reativos. ASP-DALI é implementado em Prolog com interfaces para solucionadores ASP populares, simplificando a integração e implantação em cenários de pesquisa e prototipagem.

KickstartDS é um kit inicial de código aberto e um kit de ferramentas de desenvolvimento de UI de próxima geração, adaptado para a criação de sistemas de design digital. Ele apresenta um framework de baixo código, uma biblioteca de componentes abrangente e uma biblioteca de padrões, permitindo que equipes de desenvolvimento web estabeleçam de forma eficiente front-ends da web consistentes e em conformidade com a marca. Com o KickstartDS, as equipes podem rapidamente iniciar seus projetos de sistema de design, garantindo que sigam as melhores práticas em design de UI e UX.

O Genie 2 é uma ferramenta revolucionária de modelagem de mundos IA que usa um modelo de difusão latente autoregressivo para gerar ambientes 3D totalmente jogáveis e responsivos à ação a partir de um único prompt de imagem. Esta tecnologia suporta simulações físicas realistas, iluminação dinâmica, interações reativas com objetos e animações complexas de personagens. Os mundos gerados podem ser manipulados em tempo real, tornando o Genie 2 uma ferramenta inestimável para prototipagem rápida no desenvolvimento de jogos, pesquisa em IA, fluxos de trabalho de design criativo e testes de ambiente.

IoA fornece uma arquitetura flexível para definir, coordenar e executar múltiplos agentes de IA em um fluxo de trabalho unificado. Os componentes principais incluem um planejador que decompõe metas de alto nível, um executor que despacha tarefas para agentes especializados e módulos de memória para gerenciamento de contexto. Suporta integração com APIs externas e conjuntos de ferramentas, monitoramento em tempo real e plugins de habilidades personalizáveis. Os desenvolvedores podem prototipar rapidamente assistentes autônomos, bots de suporte ao cliente e pipelines de processamento de dados combinando módulos prontos ou estendendo-os com lógica personalizada.

Lightning AI é uma plataforma abrangente que integra suas ferramentas favoritas de aprendizado de máquina em uma interface coesa. Ela suporta todo o ciclo de vida do desenvolvimento de IA, incluindo preparação de dados, treinamento de modelos, escalabilidade e implantação. Projetada pelos criadores do PyTorch Lightning, essa plataforma proporciona capacidades robustas para codificação colaborativa, prototipagem sem costura, treinamento escalável e serviço sem esforço de modelos de IA. A interface baseada em nuvem garante zero configuração e uma experiência de usuário tranquila.

O exemplo de agentes LLM fornece uma base de código prática para construir agentes de IA em Python. Demonstra registro de ferramentas personalizadas (pesquisa na web, resolução matemática via WolframAlpha, análise de CSV, REPL Python), criação de agentes baseados em chat e recuperação, e conexão a lojas de vetores para responder perguntas de documentos. O repositório ilustra padrões para manter memória conversacional, disparar chamadas de ferramentas dinamicamente e encadear vários prompts de LLM para resolver tarefas complexas. Usuários aprendem a integrar APIs de terceiros, estruturar fluxos de trabalho de agentes e ampliar a estrutura com novas capacidades—servindo como guia prático para experimentação e prototipagem por desenvolvedores.

MASChat fornece uma estrutura flexível para orquestrar conversas entre múltiplos agentes de IA alimentados por modelos de linguagem. Os desenvolvedores podem definir agentes com papéis específicos — como pesquisador, resumidor ou crítico — e especificar seus prompts, permissões e protocolos de comunicação. O gerenciador central do MASChat trata do roteamento de mensagens, garante a preservação do contexto e registra interações para rastreabilidade. Coordenando agentes especializados, MASChat decompoe tarefas complexas — como pesquisa, criação de conteúdo ou análise de dados — em fluxos de trabalho paralelos, melhorando eficiência e insights. Integra-se com as APIs GPT da OpenAI ou LLMs locais e permite extensões por plugins para comportamentos personalizados. MASChat é ideal para prototipagem de estratégias multiagente, simulação de ambientes colaborativos e exploração de comportamentos emergentes em sistemas de IA.

OpenAssistant oferece um conjunto completo de ferramentas para construir e ajustar finamente agentes de IA adaptados a tarefas específicas. Inclui scripts de processamento de dados para converter conjuntos de diálogos brutos em formatos de treinamento, modelos para aprendizado baseado em instruções e utilitários para monitorar o progresso do treinamento. A arquitetura de plugins permite a integração perfeita de APIs externas para funcionalidades estendidas, como recuperação de conhecimento e automação de fluxos de trabalho. Os usuários podem avaliar o desempenho do agente usando benchmarks pré-configurados, visualizar interações através de uma interface web intuitiva e implantar endpoints prontos para produção com implantações em containers. Sua base de código extensível suporta múltiplos backends de aprendizado profundo, permitindo a personalização de arquiteturas de modelos e estratégias de treinamento. Ao oferecer suporte de ponta a ponta — desde a preparação do conjunto de dados até a implementação —, OpenAssistant acelera o ciclo de desenvolvimento de soluções de IA conversacional.

Rawr Agent é uma estrutura modular de código aberto em Python que capacita desenvolvedores a construir agentes de IA autônomos ao orquestrar fluxos de trabalho complexos de interações com LLM. Aproveitando LangChain por trás, o Rawr Agent permite definir sequências de tarefas usando configurações YAML ou código Python, especificando integrações de ferramentas como APIs web, consultas a bancos de dados e scripts personalizados. Inclui componentes de memória para armazenar histórico de conversas e embeddings vetoriais, mecanismos de cache para otimizar chamadas repetidas e logs robustos e tratamento de erros para monitorar o comportamento do agente. Sua arquitetura extensível permite adicionar ferramentas e adaptadores personalizados, tornando-o adequado para tarefas como pesquisa automatizada, análise de dados, geração de relatórios e chatbots interativos. Com sua API simples, equipes podem prototipar e implantar rapidamente agentes inteligentes para diversas aplicações.

O repositório fornece um tutorial passo a passo e implementação de referência para criar um agente de IA baseado em ReAct que usa DeepSeek para recuperação vetorial de alta dimensão. Cobre configuração do ambiente, instalação de dependências e configuração de lojas de vetores para dados personalizados. O agente emprega o padrão ReAct para combinar traços de raciocínio com buscas de conhecimento externo, resultando em respostas transparentes e explicáveis. Os usuários podem estender o sistema integrando carregadores de documentos adicionais, ajustando modelos de prompt ou trocando bancos de dados vetoriais. Essa estrutura flexível permite que desenvolvedores e pesquisadores prototypes agentes de conversação poderosos que raciocinam, recuperam e interagem perfeitamente com várias fontes de conhecimento em apenas algumas linhas de código Python.