O CrewAI GUI Qt fornece um ambiente visual abrangente para projetar e executar pipelines de agentes de IA baseados na estrutura CrewAI. Os usuários podem arrastar e soltar nós configuráveis representando fontes de dados, modelos LLM, etapas de processamento e manipuladores de saída em uma tela, e então vinculá-los para definir fluxos de trabalho sequenciais ou paralelos. Cada nó expõe parâmetros personalizáveis como temperatura, limites de tokens e endpoints de API, permitindo controle detalhado sobre o comportamento do modelo. O mecanismo de execução em tempo real executa o gráfico, exibe saídas intermediárias nos painéis de console e destaca erros para depuração. Além disso, os projetos podem ser salvos como JSON ou XML, importados para colaboração e exportados como scripts independentes. O aplicativo suporta extensões de plugins, registro e monitoramento de desempenho, tornando-o ideal para prototipagem, pesquisa e desenvolvimento de agentes de nível de produção.

Fast-LLM-Agent-MCP é uma estrutura Python leve e de código aberto para construir agentes de IA que combinam gerenciamento de memória, raciocínio em cadeia e planejamento de múltiplas etapas. Desenvolvedores podem integrá-lo com OpenAI, Azure OpenAI, Llama local e outros modelos para manter o contexto de conversa, gerar traços estruturados de raciocínio e decompor tarefas complexas em subtarefas executáveis. Seu design modular permite integração de ferramentas personalizadas e armazenamento de memória, tornando-o ideal para aplicações como assistentes virtuais, sistemas de suporte à decisão e bots de suporte ao cliente automatizados.

GenerativeAgentsCN é uma adaptação de código aberto do framework Stanford Generative Agents, projetada para simular personas digitais realistas. Combinando grandes modelos de linguagem com um módulo de memória de longo prazo, rotinas de reflexão e lógica de planejador, orquestra agentes que percebem o contexto, recordam interações passadas e decidem autonomamente suas próximas ações. O kit fornece notebooks Jupyter prontos para uso, componentes Python modulares e documentação abrangente em chinês para orientar os usuários na configuração de ambientes, definição de características de agentes e personalização de parâmetros de memória. Use-o para explorar comportamentos de NPCs alimentados por IA, protótipos de bots de atendimento ao cliente ou pesquisa acadêmica sobre cognição de agentes. Com APIs flexíveis, desenvolvedores podem estender algoritmos de memória, integrar LLMs personalizados e visualizar interações de agentes em tempo real.

js-agent fornece aos desenvolvedores um kit de ferramentas minimalista, porém potente, para criar agentes de IA autônomos em JavaScript. Oferece abstrações para memória de conversa, ferramentas de chamada de funções, estratégias de planejamento personalizáveis e manipulação de erros. Com o js-agent, você pode configurar rapidamente prompts, gerenciar estados, invocar APIs externas e coordenar comportamentos complexos de agentes através de uma API simples e modular. Foi projetado para rodar em ambientes Node.js e integra-se perfeitamente com a API OpenAI para impulsionar agentes inteligentes e sensíveis ao contexto.

O Langroid fornece uma estrutura abrangente de agentes que capacita desenvolvedores a construir aplicações sofisticadas baseadas em IA com esforço mínimo. Apresenta um design modular permitindo personas de agentes personalizadas, memória com estado para retenção de contexto e integração fluida com grandes modelos de linguagem (LLMs) como OpenAI, Hugging Face e endpoints privados. Os kits de ferramentas do Langroid permitem que os agentes executem código, recuperem dados de bancos de dados, chamem APIs externas e processem entradas multimodais como texto, imagens e áudio. Seu mecanismo de orquestração gerencia fluxos de trabalho assíncronos e chamadas de ferramentas, enquanto o sistema de plugins facilita a extensão das capacidades do agente. Ao abstrair interações complexas com LLMs e gerenciamento de memória, o Langroid acelera o desenvolvimento de chatbots, assistentes virtuais e soluções de automação de tarefas para diversas indústrias.

Sistema de Agente Linguístico é uma estrutura Python de código aberto projetada para construir agentes inteligentes que aproveitam modelos de linguagem para planejar e executar tarefas. Inclui componentes para gerenciamento de memória, registro de ferramentas, planejador e executor, permitindo que os agentes mantenham contexto, chamem APIs externas, realizem buscas na web e automatizem fluxos de trabalho. Configurável via YAML, suporta múltiplos provedores de LLM, possibilitando prototipagem rápida de chatbots, resumidores de conteúdo e assistentes autônomos. Os desenvolvedores podem ampliar a funcionalidade criando ferramentas e backends de memória personalizados, implantando os agentes localmente ou em servidores.

LLPhant é uma estrutura de Python de código aberto que permite aos desenvolvedores criar agentes versáteis alimentados por LLM. Oferece abstrações incorporadas para integração de ferramentas (APIs, buscas, bancos de dados), gerenciamento de memória para conversas de múltiplos turnos e loops de decisão personalizáveis. Com suporte para múltiplos backends LLM (OpenAI, Hugging Face, outros), componentes estilo plugin e fluxos de trabalho baseados em configuração, o LLPhant acelera o desenvolvimento de agentes. Use-o para criar protótipos de chatbots, automatizar tarefas ou construir assistentes digitais que utilizem ferramentas externas e memória contextual sem código boilerplate.

micro-agent fornece um conjunto minimalista mas poderoso de abstrações para criar agentes de IA autônomos. Construído em TypeScript, ele funciona perfeitamente tanto em navegadores quanto em ambientes Node.js, permitindo definir agentes com modelos de prompts personalizados, lógica de decisão e integrações de ferramentas extensíveis. Os agentes podem utilizar raciocínio em cadeia, interagir com APIs externas e manter memória conversacional ou específica da tarefa. A biblioteca inclui utilitários para lidar com respostas de API, gerenciamento de erros e persistência de sessões. Com o micro-agent, os desenvolvedores podem prototipar e implantar agentes para várias tarefas — como automação de fluxos de trabalho, construção de interfaces conversacionais ou orquestração de pipelines de processamento de dados — sem a sobrecarga de frameworks maiores. Seu design modular e API clara facilitam a extensão e integração às aplicações existentes.

A Simulação Multi Agente oferece uma API flexível para definir classes de Agentes com sensores, atuadores e lógica de decisão personalizados. Usuários configuram ambientes com obstáculos, recursos e protocolos de comunicação, e então executam laços de simulação baseados em passos ou em tempo real. Recursos integrados de logging, agendamento de eventos e integração com Matplotlib auxiliam no acompanhamento dos estados dos agentes e na visualização dos resultados. O design modular permite fácil extensão com novos comportamentos, ambientes e otimizações de desempenho, tornando-se ideal para pesquisa acadêmica, fins educativos e prototipagem de cenários multiagente.

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.

AutoAct foi projetado para agilizar o desenvolvimento de agentes inteligentes ao combinar raciocínio guiado por LLM com planejamento estrutural e integração modular de ferramentas. Ele oferece um componente Planner para gerar sequências de ações, um ToolKit para definir e invocar APIs externas e um módulo Memory para manter o contexto. Com registros, tratamento de erros e políticas configuráveis, o AutoAct suporta automação robusta de ponta a ponta para tarefas como análise de dados, geração de conteúdo e assistentes interativos. Os desenvolvedores podem personalizar fluxos de trabalho, estender ferramentas e implantar agentes localmente ou na nuvem.

DreamGPT é uma plataforma versátil de código aberto projetada para simplificar o desenvolvimento, configuração e implantação de agentes de IA alimentados por modelos GPT. Disponibiliza um SDK Python intuitivo e uma interface de linha de comando para estruturar novos agentes, gerenciar histórico de conversas com backends de memória plugáveis e integrar ferramentas externas via um sistema de plugins padronizado. Os desenvolvedores podem definir fluxos de prompt personalizados, conectar-se a APIs ou bancos de dados para geração aprimorada por recuperação e monitorar o desempenho do agente através de logs e telemetria integrados. A arquitetura modular do DreamGPT suporta escalabilidade horizontal em ambientes de nuvem e garante o manuseio seguro de dados de usuários. Com modelos pré-construídos para assistentes, chatbots e trabalhadores digitais, as equipes podem prototipar rapidamente agentes de IA especializados para atendimento ao cliente, análise de dados, automação e mais.

A Câmara de Tempo Hiperbólica fornece um ambiente flexível para construir agentes de IA, oferecendo componentes para gerenciamento de memória, orquestração de janelas de contexto, encadeamento de prompts, integração de ferramentas e controle de execução. Os desenvolvedores definem comportamentos de agentes por meio de blocos de construção modulares, configuram memórias personalizadas (de curto e longo prazo) e vinculam APIs externas ou ferramentas locais. A estrutura inclui suporte a assíncrono, registro e utilitários de depuração, permitindo iteração rápida e implantação de agentes conversacionais ou orientados a tarefas sofisticados em projetos Python.

Sistemas Multi-Agentes foi projetado para simplificar a criação, configuração e execução de arquiteturas de agentes distribuídos. Os desenvolvedores podem definir comportamentos de agentes, ontologias de comunicação e descrições de serviços dentro de classes Java. A estrutura gerencia a configuração de containers, transporte de mensagens e ciclo de vida dos agentes. Baseado nos protocolos padrão FIPA, suporta negociação peer-to-peer, planejamento colaborativo e extensão modular. Os usuários podem executar, monitorar e depurar cenários multiagente em uma única máquina ou em hosts conectados em rede, tornando-se ideal para pesquisa, educação e implantações de pequena escala.

Promptix Python é uma estrutura de código aberto para construir agentes de IA autônomos em Python. Com uma instalação simples via pip, você pode instanciar agentes alimentados por qualquer grande LLM, registrar ferramentas específicas de domínio, configurar bancos de dados em memória ou persistentes e orquestrar ciclos de decisão de múltiplas etapas. O SDK suporta streaming em tempo real de saídas de tokens, manipuladores de callbacks para registro ou processamento personalizado e módulos de memória integrados para manter o contexto ao longo das interações. Desenvolvedores podem usar esta biblioteca para criar protótipos de assistentes de chatbot, automações, pipelines de dados ou agentes de pesquisa em minutos. Seu design modular permite trocar modelos, adicionar ferramentas personalizadas e ampliar backends de memória, oferecendo flexibilidade para uma ampla variedade de casos de uso de agentes de IA.

Agent Script fornece uma camada de scripting declarativa sobre grandes modelos de linguagem, permitindo que você escreva scripts em YAML ou JSON que definem fluxos de trabalho do agente, chamadas de ferramenta e uso de memória. Você pode conectar OpenAI, LLMs locais ou outros provedores, conectar APIs externas como ferramentas e configurar backends de memória de longo prazo. A estrutura gerencia contexto, execução assíncrona e logs detalhados automaticamente. Com pouco código, você pode prototipar chatbots, fluxos de trabalho RPA, agentes de extração de dados ou ciclos de controle personalizados, facilitando a construção, teste e implantação de automações alimentadas por IA.

Agentle fornece uma estrutura organizada para desenvolvedores construírem agentes de IA personalizados com mínimo código boilerplate. Suporta definir fluxos de trabalho como sequências de tarefas, integração perfeita com APIs e ferramentas externas, gerenciamento de memória de conversação para preservação de contexto e registro integrado para auditoria. A biblioteca também oferece ganchos para plugins para estender funcionalidades, coordenação de múltiplos agentes para pipelines complexos e uma interface unificada para executar agentes localmente ou implantar via APIs HTTP.

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.

ANAC-agents é um framework baseado em Python que centraliza múltiplas implementações de agentes de negociação para a Competição de Agentes de Negociação Automatizada (ANAC). Cada agente no repositório incorpora estratégias distintas de modelagem de utilidade, geração de propostas, táticas de concessão e critérios de aceitação, facilitando estudos comparativos e prototipagem rápida. Usuários podem definir domínios de negociação com questões personalizadas e perfis de preferência, então simular negociações bilaterais ou competições no estilo torneio entre agentes. O kit inclui scripts de configuração, métricas de avaliação e utilitários de registro para analisar dinâmicas de negociação. Pesquisadores e desenvolvedores podem estender agentes existentes, testar algoritmos inovadores ou integrar módulos de aprendizagem externos, acelerando a inovação em barganha automatizada e tomada de decisão estratégica sob informações incompletas.