Micro-agent é uma biblioteca JavaScript leve e sem opiniões, projetada para simplificar a criação de agentes de IA sofisticados usando modelos de linguagem grande. Ela expõe abstrações principais como agentes, ferramentas, planejadores e armazenamentos de memória, permitindo que os desenvolvedores montem fluxos de conversa personalizados. Os agentes podem invocar APIs externas ou utilitários internos como ferramentas, possibilitando recuperação dinâmica de dados e execução de ações. A biblioteca suporta memória de conversa de curto prazo e memória persistente de longo prazo para manter o contexto entre sessões. Os planejadores coordenam processos de cadeia de pensamento, dividindo tarefas complexas em chamadas de ferramenta ou consultas ao modelo de linguagem. Com modelos de prompt configuráveis e estratégias de execução, micro-agent se adapta perfeitamente a aplicativos web front-end, serviços Node.js e ambientes de borda, fornecendo uma base flexível para chatbots, assistentes virtuais ou sistemas de decisão autônomos.

MiniAgent é uma estrutura minimalista de código aberto construída em Python para criar agentes de IA autônomos capazes de planejar e executar fluxos de trabalho complexos. Em seu núcleo, MiniAgent inclui um módulo de planejamento de tarefas que decompõe objetivos de alto nível em passos ordenados, um controlador de execução que executa cada passo sequencialmente e adaptadores embutidos para integrar ferramentas e APIs externas, incluindo serviços web, bancos de dados e scripts personalizados. Também possui um sistema leve de gerenciamento de memória para preservar o contexto de conversas ou tarefas. Desenvolvedores podem registrar facilmente plugins de ações personalizadas, definir regras de política para tomada de decisão e estender a funcionalidade das ferramentas. Com suporte para modelos OpenAI e LLMs locais, MiniAgent possibilita a criação rápida de protótipos de chatbots, trabalhadores digitais e pipelines automatizados, tudo sob uma licença MIT.

Nagato AI é uma estrutura de agente de IA extensível que orquestra fluxos de trabalho autônomos combinando planejamento de tarefas, gerenciamento de memória e integrações de ferramentas. Os usuários podem definir ferramentas e APIs personalizadas, permitindo que o agente recupere informações, execute ações e mantenha o contexto de conversa ao longo de sessões prolongadas. Com sua arquitetura de plugins e UI conversacional, o Nagato AI se adapta a diversos cenários - desde assistência em pesquisas e análise de dados até produtividade pessoal e interações automatizadas com clientes - enquanto permanece totalmente de código aberto e amigável para desenvolvedores.

SeeAct foi projetado para capacitar agentes de visão-linguagem com um pipeline de duas etapas: um módulo de planejamento alimentado por grandes modelos de linguagem que gera subobjetivos com base em cenas observadas, e um módulo de execução que traduz subobjetivos em ações específicas do ambiente. Uma espinha dorsal de percepção extrai características de objetos e cenas de imagens ou simulações. A arquitetura modular permite substituição fácil de planejadores ou redes de percepção, e suporta avaliação em AI2-THOR, Habitat e ambientes personalizados. SeeAct acelera a pesquisa em IA interativa incorporada, fornecendo decomposição de tarefas de ponta a ponta, fundamentação e execução.

O Symbol-LLM oferece uma arquitetura modular para construir agentes de IA impulsionados por grandes modelos de linguagem aprimorados com repositórios de memória simbólica. Possui um módulo de planejador para dividir tarefas complexas, um executor para chamar ferramentas e um sistema de memória para manter o contexto através das interações. Com kits de ferramentas integrados, como busca web, calculadora e executor de código, além de APIs simples para integração de ferramentas personalizadas, o Symbol-LLM permite que desenvolvedores e pesquisadores criem e implantem rapidamente assistentes sofisticados baseados em LLM para várias áreas, incluindo pesquisa, suporte ao cliente e automação de fluxo de trabalho.

O AgentSmithy foi projetado para simplificar o ciclo de desenvolvimento de agentes de IA, oferecendo componentes modulares para gerenciamento de memória, planejamento de tarefas e orquestração de execução. A estrutura aproveita o Google Cloud Storage ou Firestore para memória persistente, Cloud Functions para acionadores baseados em eventos e Pub/Sub para mensagens escaláveis. Os handlers definem os comportamentos do agente, enquanto os planejadores gerenciam a execução de tarefas em múltiplas etapas. Os módulos de observabilidade rastreiam métricas de desempenho e logs. Os desenvolvedores podem integrar plugins personalizados para melhorar funcionalidades como fontes de dados específicas, LLMs especializados ou ferramentas específicas de domínio. A arquitetura nativa da nuvem do AgentSmithy garante alta disponibilidade e elasticidade, permitindo implantações em ambientes de desenvolvimento, teste e produção de forma contínua. Com recursos de segurança embutidos e controle de acesso baseado em papéis, as equipes podem manter a governança enquanto iteram rapidamente soluções de agentes inteligentes.

ElizaOS fornece um conjunto robusto de ferramentas para projetar, testar e implantar agentes de IA autônomos dentro de projetos em TypeScript. Desenvolvedores definem personalidades, metas e hierarquias de memória, depois aproveitam o sistema de planejamento do ElizaOS para delinear fluxos de tarefas. Sua arquitetura modular de conectores simplifica a integração com plataformas de comunicação — Discord, Telegram, Slack, X — e redes blockchain via adaptadores Web3. ElizaOS suporta múltiplos backends de LLM (OpenAI, Anthropic, Llama, Gemini), permitindo troca transparente entre modelos. O suporte a plugins amplia a funcionalidade com habilidades personalizadas, registro e recursos de observabilidade. Por meio de seu CLI e SDK, equipes podem iterar nas configurações de agentes, monitorar desempenho ao vivo e escalar implantações em ambientes cloud ou locais. ElizaOS capacita empresas a automatizar interações com clientes, engajamento nas redes sociais e processos de negócios com trabalhadores digitais autônomos.

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.

Isek é uma plataforma centrada no desenvolvedor para construir agentes de IA com arquitetura modular. Oferece um sistema de plugins para ferramentas e fontes de dados, memória embutida para retenção de contexto e um mecanismo de planejamento para coordenar tarefas de múltiplos passos. Você pode implantar agentes localmente ou na nuvem, integrar qualquer backend de LLM e expandir funcionalidades via módulos comunitários ou personalizados. Isek simplifica a criação de chatbots, assistentes virtuais e fluxos de trabalho automatizados fornecendo templates, SDKs e ferramentas CLI para desenvolvimento ágil.

O llm-ReAct implementa a arquitetura ReAct (Reasoning and Acting) para modelos de linguagem de grande porte, permitindo uma integração contínua do raciocínio de cadeia de pensamento com execução de ferramentas externas e armazenamento de memória. Os desenvolvedores podem configurar um conjunto de ferramentas personalizadas — como busca na web, consultas a bancos de dados, operações com arquivos e calculadoras — e instruir o agente a planejar tarefas de múltiplos passos, invocando as ferramentas conforme necessário para recuperar ou processar informações. O módulo de memória embutido preserva o estado da conversa e ações passadas, apoiando comportamentos de agente mais conscientes do contexto. Com código modular em Python e suporte às APIs OpenAI, o llm-ReAct simplifica experimentos e a implantação de agentes inteligentes capazes de resolver problemas de forma adaptativa, automatizar fluxos de trabalho e fornecer respostas ricas em contexto.

Nova fornece um kit de ferramentas abrangente para criar agentes AI autônomos em Python. Oferece um planejador que decompõe metas em etapas acionáveis, um sistema de plugins para integrar qualquer ferramenta ou API externa, e um módulo de memória para armazenar e recuperar o contexto da conversa. Os desenvolvedores podem configurar comportamentos personalizados, rastrear decisões do agente através de logs, e estender funcionalidades com pouco código. Nova agiliza todo o ciclo de vida do agente, do design à implantação.

Pillar é uma estrutura abrangente de agentes de IA projetada para simplificar o desenvolvimento e a implantação de fluxos de trabalho inteligentes de múltiplas etapas. Possui uma arquitetura modular com planejadores para decomposição de tarefas, armazéns de memória para retenção de contexto e executores que realizam ações via APIs externas ou código personalizado. Os desenvolvedores podem definir pipelines de agentes em YAML ou JSON, integrar qualquer fornecedor de LLM e expandir funcionalidades através de plugins personalizados. O Pillar gerencia execução assíncrona e gerenciamento de contexto de forma nativa, reduzindo código boilerplate e acelerando o tempo de mercado para aplicações baseadas em IA, como chatbots, assistentes de análise de dados e processos de negócios automatizados.

Whisprlist oferece uma abordagem única para gerenciamento de tarefas ao aproveitar comandos de voz para criar e organizar tarefas. Chega de digitar e inserir manualmente; basta falar e a IA cuida do resto. Também envia um e-mail com a agenda diária para destacar suas áreas de foco e tarefas futuras. Essa assistência personalizada ajuda você a permanecer produtivo e organizado. Com um plano gratuito e um plano premium acessível, Whisprlist torna o gerenciamento de tarefas fácil e eficiente.

O Agent-FLAN foi projetado para simplificar a criação de aplicações sofisticadas movidas por agentes de IA segmentando tarefas em papéis de planejamento e execução. Os usuários definem comportamentos e fluxos de trabalho de agentes via arquivos de configuração, especificando formatos de entrada, interfaces de ferramenta e protocolos de comunicação. O agente de planejamento gera planos de tarefas de alto nível, enquanto os agentes de execução realizam ações específicas, como chamar APIs, processar dados ou gerar conteúdo com grandes modelos de linguagem. A arquitetura modular do Agent-FLAN suporta adaptadores de ferramentas plug-and-play, modelos de prompt personalizados e painéis de monitoramento em tempo real. Ele se integra facilmente com provedores populares de LLM como OpenAI, Anthropic e Hugging Face, permitindo que desenvolvedores criem rapidamente protótipos, testem e implantem fluxos de trabalho multi-agentes para cenários como assistentes de pesquisa automatizados, pipelines de geração de conteúdo dinâmico e automação de processos empresariais.

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.

O Agentic Solver fornece um kit de ferramentas abrangente para desenvolver agentes de IA autônomos que aproveitam grandes modelos de linguagem (LLMs) para resolver problemas do mundo real. Oferece componentes para decomposição de tarefas, planejamento, execução e avaliação de resultados, permitindo que os agentes dividam objetivos de alto nível em ações sequenciadas. Os usuários podem integrar APIs externas, funções personalizadas e armazenamentos de memória para expandir as capacidades do agente, enquanto mecanismos embutidos de registro e reintento garantem resiliência. Escrito em Python, o framework suporta pipelines modulares e templates de prompt flexíveis, facilitando experimentação rápida. Seja automatizando suporte ao cliente, análise de dados ou geração de conteúdo, o Agentic Solver simplifica todo o ciclo de vida, desde a configuração inicial e registro de ferramentas até monitoramento contínuo e otimização de desempenho.

AgentPilot oferece uma solução monorepo abrangente para construir, gerenciar e implantar agentes de IA autônomos. No seu núcleo, possui um sistema de plugins extensível para integrar ferramentas personalizadas e LLMs, uma camada de gerenciamento de memória para preservar o contexto entre interações e um módulo de planejamento que sequencia tarefas de agentes. Os usuários podem interagir via interface de linha de comando ou painel web para configurar agentes, monitorar execução e revisar logs. Ao abstrair a complexidade da orquestração de agentes, gerenciamento de memória e integrações API, o AgentPilot permite prototipagem rápida e implantação pronta para produção de fluxos de trabalho multiagentes em domínios como automação de suporte ao cliente, geração de conteúdo, processamento de dados e mais.

Agents-Deep-Research é projetado para simplificar o desenvolvimento e testes de agentes de IA autônomos ao oferecer uma base de código modular e extensível. Possui um motor de planejamento de tarefas que decompose metas definidas pelo usuário em subtarefas, um módulo de memória de longo prazo que armazena e recupera contexto, e uma camada de integração de ferramentas que permite aos agentes interagir com APIs externas e ambientes simulados. A estrutura também fornece scripts de avaliação e ferramentas de benchmark para medir o desempenho do agente em diversos cenários. Construído sobre Python e adaptável a diferentes backends de LLM, permite que pesquisadores e desenvolvedores criem rapidamente protótipos de novas arquiteturas de agentes, realizem experimentos reproduzíveis e comparem diferentes estratégias de planejamento sob condições controladas.

Musajjel oferece uma solução robusta para que as equipes acompanhem seus projetos com precisão e eficácia. Através de uma interface amigável e uma gama de funcionalidades poderosas, Musajjel oferece uma plataforma tudo-em-um para agendamento, acompanhamento e gestão de projetos do início ao fim. Seu objetivo é simplificar as complexidades envolvidas na gestão de projetos organizando tarefas, monitorando progresso e garantindo que todos os membros da equipe estejam alinhados e informados, levando a resultados bem-sucedidos nos projetos.

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.