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.

Wumpus LLM Agent foi desenvolvido para simplificar o desenvolvimento de agentes avançados de IA Socratic, oferecendo utilitários de orquestração pré-construídos, templates estruturados de prompt e integração perfeita de ferramentas. Usuários definem personas de agentes, conjuntos de ferramentas e fluxos de conversa, aproveitando a gestão de cadeia de pensamento embutida para raciocínio transparente. A estrutura lida com troca de contexto, recuperação de erros e armazenamento de memória, permitindo processos de decisão em múltiplas etapas. Inclui uma interface de plugins para APIs, bancos de dados e funções personalizadas, permitindo que os agentes naveguem na web, consultem bases de conhecimento ou executem códigos. Com logs e depuração abrangentes, desenvolvedores podem rastrear cada passo de raciocínio, ajustar o comportamento do agente e implantar em qualquer plataforma que suporte Python 3.7+.

O framework LLM Maze Agent fornece um ambiente baseado em Python para construir agentes inteligentes capazes de navegar por labirintos de grade usando grandes modelos de linguagem. Combinando interfaces modulares de ambiente com modelos de prompting em cadeia de pensamento e planejamento heurístico, o agente consulta iterativamente um LLM para decidir direções de movimento, adaptar-se a obstáculos e atualizar sua representação de estado interno. Suporte pronto para uso com modelos OpenAI e Hugging Face permite integração sem problemas, enquanto a geração configurável de labirintos e a depuração passo a passo facilitam a experimentação com diferentes estratégias. Pesquisadores podem ajustar funções de recompensa, definir espaços de observação personalizados e visualizar rotas do agente para analisar processos de raciocínio. Este design faz do LLM Maze Agent uma ferramenta versátil para avaliar o planejamento com base em LLM, ensinar conceitos de IA e comparar o desempenho de modelos em tarefas de raciocínio espacial.

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.