BeeAI Framework Py Starter é um projeto open-source em Python projetado para iniciar a criação de agentes de IA. Inclui módulos principais para orquestração de agentes, um sistema de plugins para extender a funcionalidade e adaptadores para conexão com APIs LLM populares. Os desenvolvedores podem definir tarefas, gerenciar memória de conversação e integrar ferramentas externas através de arquivos de configuração simples. A estrutura enfatiza modularidade e facilidade de uso, permitindo prototipagem rápida de chatbots, assistentes automatizados e agentes de processamento de dados sem código boilerplate.

Agent Forge simplifica todo o ciclo de vida do desenvolvimento de agentes de IA, oferecendo comandos CLI para gerar código base, templates de conversa e configurações. Os desenvolvedores podem definir funções de agentes, anexar provedores de LLM e integrar ferramentas externas, como bancos de dados vetoriais, APIs REST e plugins personalizados usando descritores YAML ou JSON. O framework permite execução local, testes interativos e empacotamento de agentes como imagens Docker ou funções serverless para uma implantação fácil. Log de eventos incorporado, perfis de ambiente e hooks de VCS facilitam a depuração, colaboração e pipelines de CI/CD. Essa arquitetura flexível suporta a criação de chatbots, assistentes de pesquisa autônomos, bots de suporte ao cliente e fluxos de trabalho de processamento de dados automatizados com configuração mínima.

Inngest AgentKit fornece uma estrutura abrangente para desenvolver agentes de IA em um ambiente Node.js. Ele aproveita a arquitetura orientada a eventos da Inngest para acionar fluxos de trabalho de agentes com base em eventos externos como requisições HTTP, tarefas agendadas ou chamadas de webhook. O kit inclui utilitários de renderização de modelos para criar respostas dinâmicas, gerenciamento de estado embutido para manter o contexto durante as sessões e integração perfeita com APIs externas e modelos de linguagem. Os agentes podem transmitir respostas parciais em tempo real, gerenciar lógica complexa e orquestrar processos em múltiplas etapas com tratamento de erros e tentativas. Ao abstrair preocupações de infraestrutura e fluxo de trabalho, o AgentKit permite que os desenvolvedores foquem na criação de comportamentos inteligentes, reduzindo código boilerplate e acelerando a implantação de assistentes de conversação, pipelines de processamento de dados e bots de automação de tarefas.

CoderAssistants é uma estrutura de agentes de IA projetada para otimizar fluxos de trabalho de desenvolvimento de software, incorporando assistência de codificação inteligente diretamente em ambientes e pipelines de desenvolvimento populares. Em seu núcleo, o CoderAssistants orquestra modelos de linguagem grandes para gerar código boilerplate, sugerir melhorias, refatorar automaticamente códigos legados, diagnosticar bugs com base em mensagens de erro e produzir documentação contextual. Seu sistema modular de plugins permite que equipes ajustem os agentes para linguagens específicas, frameworks ou requisitos de conformidade, incluindo modelos de prompts personalizados, ganchos de fluxo de trabalho e integrações de testes automatizados. Ao fornecer assistentes interativos do tipo chat, ferramentas CLI e endpoints de API, o CoderAssistants garante que os desenvolvedores possam refinar código interativamente, automatizar tarefas repetitivas e manter alta qualidade de código em projetos.

O LLM Functions fornece uma estrutura simples para conectar respostas de grandes modelos de linguagem à execução real de código. Você define funções via esquemas JSON, registra-as na biblioteca, e o LLM retornará chamadas de funções estruturadas quando apropriado. A biblioteca analisa essas respostas, valida os parâmetros e invoca o manipulador correto. Ela suporta callbacks síncronos e assíncronos, tratamento de erros personalizado e extensões de plugins, sendo ideal para aplicações que requerem pesquisa dinâmica de dados, chamadas externas de API ou lógica de negócios complexa em conversas conduzidas por IA.

OSU NLP Middleware é uma estrutura leve construída em Python que simplifica o desenvolvimento de sistemas de agentes AI. Fornece um loop central de agente que orquestra as interações entre modelos de linguagem natural e funções de ferramentas externas definidas como plugins. A estrutura suporta provedores populares de LLM (OpenAI, Hugging Face, etc.) e permite que os desenvolvedores registrem ferramentas personalizadas para tarefas como consultas a bancos de dados, recuperação de documentos, pesquisa na web, cálculos matemáticos e chamadas de API RESTful. O Middleware gerencia o histórico de conversas, lida com limites de taxa e registra todas as interações. Também oferece políticas configuráveis de cache e retentativas para maior confiabilidade, facilitando a construção de assistentes inteligentes, chatbots e fluxos de trabalho autônomos com código mínimo.