CopilotKit é uma estrutura de código aberto em Python projetada para que desenvolvedores criem agentes de IA personalizados. Oferece uma arquitetura modular onde você pode registrar e configurar ferramentas — como acesso ao sistema de arquivos, busca na web, REPL de Python e conectores SQL — e conectá-las a agentes que utilizam qualquer LLM suportado. Módulos de memória integrados permitem a persistência do estado da conversa, enquanto LangGraph permite definir fluxos de raciocínio estruturados para tarefas complexas. Os agentes podem ser implantados em scripts, serviços web ou aplicativos CLI e escalar em diferentes provedores de nuvem. CopilotKit funciona perfeitamente com modelos OpenAI, Azure OpenAI e Anthropic, potencializando fluxos de trabalho automatizados, chatbots e bots de análise de dados.

Multi-Agent Systems fornece um kit de ferramentas completo para criar, controlar e observar interações entre agentes autônomos. Os desenvolvedores podem definir classes de agentes com lógica de decisão personalizada, configurar ambientes complexos com recursos e regras configuráveis, e implementar canais de comunicação para troca de informações. A estrutura suporta agendamento síncrono e assíncrono, comportamentos orientados a eventos, e integra registro para métricas de desempenho. Os usuários podem estender módulos principais ou integrar modelos externos de IA para aprimorar a inteligência dos agentes. Ferramentas de visualização exibem simulações em tempo real ou pós-processadas, ajudando a analisar comportamentos emergentes e otimizar parâmetros do sistema. Desde pesquisa acadêmica até prototipagem de aplicações distribuídas, o Multi-Agent Systems simplifica simulações completas de múltiplos agentes.

OpenAI Agents fornece um ambiente modular para definir, executar e gerenciar agentes de IA autônomos apoiados pelos modelos de linguagem da OpenAI. Os desenvolvedores podem configurar agentes com armazéns de memória, registrar ferramentas ou plugins personalizados, orquestrar colaboração multiagente e monitorar a execução por meio de logs integrados. A estrutura lida com chamadas de API, gerenciamento de contexto e agendamento de tarefas assíncronas, permitindo uma prototipagem rápida de fluxos de trabalho complexos baseados em IA e aplicações que realizam tarefas como extração de dados, automação de suporte ao cliente, geração de código e assistência em pesquisa.