Nano Banana é uma plataforma revolucionária de geração e edição de imagens com IA que combina entradas de texto e imagem para produzir edição consistente de personagens e preservação de cenas. Oferece velocidades ultra rápidas de geração, renderizações fotorrealistas de alta qualidade e permite edição iterativa para refinar imagens passo a passo. Os usuários podem transformar imagens alterando fundos, expressões, objetos ou cenas inteiras de forma fluida por meio de instruções simples em texto.

SCOUT-2 fornece uma arquitetura modular para construir agentes autônomos alimentados por grandes modelos de linguagem. Inclui decomposição de metas, planejamento de tarefas, um mecanismo de execução e um módulo de reflexão baseado em feedback. Os desenvolvedores definem um objetivo de alto nível, e o SCOUT-2 gera automaticamente uma árvore de tarefas, despacha agentes de trabalho para execução, monitora o progresso e refina as tarefas com base nos resultados. Ele integra-se às APIs da OpenAI e pode ser estendido com prompts e templates personalizados para suportar uma ampla variedade de fluxos de trabalho.

Aegix fornece um SDK robusto para orquestrar agentes de IA capazes de lidar com fluxos de trabalho complexos através de raciocínio de múltiplos passos. Com suporte para diversos fornecedores de LLM, permite que desenvolvedores integrem ferramentas personalizadas — de conectores de banco de dados a scrapers web — e mantenham o estado de conversas com módulos de memória como armazenamentos vetoriais. A arquitetura flexível de ciclo do agente de Aegix permite especificar fases de planejamento, execução e revisão, permitindo que os agentes aprimorem seus resultados iterativamente. Seja construindo bots de Q&A de documentos, assistentes de código ou agentes de suporte automatizado, Aegix simplifica o desenvolvimento com abstrações claras, pipelines configuráveis e pontos de extensão fáceis. Projetado para escalar de protótipos até produção, garantindo desempenho confiável e códigos fáceis de manter para aplicações baseadas em IA.

Agentic Seek utiliza os modelos GPT da OpenAI e um kit de ferramentas personalizado para automatizar todo o ciclo de vida da pesquisa na web. Os usuários definem objetivos de alto nível, e o sistema gera subagentes especializados para executar consultas de busca, navegar por sites, extrair informações-chave via raspagem e resumir os achados. Suporta refinamento iterativo, permitindo que os agentes revisem e atualizem resultados com base em novas descobertas. Desenvolvedores podem estender suas capacidades integrando manipuladores de ações personalizadas e conectores de API. Ideal para inteligência competitiva, pesquisa acadêmica, análise de mercado e coleta de grandes volumes de dados, o Agentic Seek reduz a navegação manual, acelera a tomada de decisão e garante uma cobertura abrangente de várias fontes online. A plataforma inclui uma interface web para monitorar a atividade dos agentes e revisar saídas intermediárias. Com registros integrados, prompts personalizáveis e trilhas de auditoria, as equipes podem rastrear as decisões dos agentes para transparência, conformidade e garantia de qualidade.

Crewai fornece uma biblioteca em Python para projetar e executar sistemas com múltiplos agentes de IA. Os usuários podem definir agentes individuais com funções especializadas, configurar canais de mensagens para comunicação entre agentes e implementar planejadores dinâmicos para distribuir tarefas com base no contexto em tempo real. Sua arquitetura modular permite integrar diferentes LLMs ou modelos personalizados para cada agente. Ferramentas embutidas de registro e monitoramento rastreiam conversas e decisões, permitindo uma depuração e aprimoramento iterativo dos comportamentos dos agentes.

Meta-Agent-with-More-Agents é uma estrutura de código aberto extensível que implementa uma arquitetura de agente meta permitindo que múltiplos subagentes especializados colaborem em tarefas complexas. Usa LangChain para orquestração de agentes e APIs da OpenAI para processamento de linguagem natural. Desenvolvedores podem definir agentes personalizados para tarefas como extração de dados, análise de sentimentos, tomada de decisões ou geração de conteúdo. O agente meta coordena a decomposição de tarefas, distribui objetivos aos agentes apropriados, coleta suas saídas e aprimora iterativamente os resultados usando ciclos de feedback. Seu design modular suporta processamento paralelo, registro de logs e manejo de erros. Ideal para automação de fluxos de trabalho de múltiplas etapas, pipelines de pesquisa e sistemas de suporte à decisão dinâmicos, simplificando a construção de sistemas de IA distribuída robustos ao abstrair a comunicação entre agentes e a gestão de ciclo de vida.