Agentin é uma biblioteca Python de código aberto projetada para ajudar desenvolvedores a construir agentes inteligentes que possam planejar, atuar e aprender. Proporciona abstrações para gerenciamento de memória conversacional, integração de ferramentas ou APIs externas e orquestração de múltiplos agentes em fluxos de trabalho paralelos ou hierárquicos. Com módulos planejadores configuráveis e suporte para wrappers de ferramentas personalizadas, o Agentin permite a prototipagem rápida de agentes autônomos de processamento de dados, bots de atendimento ao cliente ou assistentes de pesquisa. A estrutura também oferece hooks extensíveis para logs e monitoramento, facilitando acompanhar decisões dos agentes e solucionar problemas de interações complexas de múltiplas etapas.

Agents with ADK é um framework Python de código aberto projetado para simplificar a criação de agentes inteligentes alimentados por grandes modelos de linguagem. Inclui modelos de agentes modulares, gerenciamento de memória embutido, interfaces de execução de ferramentas e recursos de coordenação de múltiplos agentes. Os desenvolvedores podem rapidamente inserir funções personalizadas ou APIs externas, configurar chains de planejamento e raciocínio, e monitorar interações dos agentes. O framework suporta integração com provedores populares de LLM e fornece funcionalidades de registro, lógica de reintento e extensibilidade para implantações em produção.

Agenite é uma estrutura de agente de IA centrada em Python, projetada para simplificar a criação, orquestração e gerenciamento de agentes autônomos. Ela oferece componentes modulares, como armazéns de memória, agendadores de tarefas e canais de comunicação orientados a eventos, permitindo que os desenvolvedores construam agentes capazes de interações com estado, raciocínio de múltiplas etapas e fluxos de trabalho assíncronos. A plataforma fornece adaptadores para conectar-se a APIs externas, bancos de dados e filas de mensagens, enquanto sua arquitetura plugável suporta módulos personalizados para processamento de linguagem natural, recuperação de dados e tomada de decisão. Com componentes de armazenamento integrados para Redis, SQL e caches em memória, Agenite garante o estado persistente do agente e possibilita implantações escaláveis. Também inclui uma interface de linha de comando e servidor JSON-RPC para controle remoto, facilitando a integração em pipelines CI/CD e painéis de monitoramento em tempo real.

Agent ChatRoom fornece um ambiente flexível para construir e executar sistemas de conversa multiagente. Os usuários podem criar agentes com personas e prompts únicos, encaminhar mensagens entre agentes e visualizar históricos de conversa em uma interface moderna. Integra-se às APIs da OpenAI, suporta configuração personalizada de comportamentos de agentes e pode ser implantado em qualquer serviço de hospedagem estático. Desenvolvedores se beneficiam de uma arquitetura modular, ajuste fácil de prompts e uma interface responsiva para testar cenários de colaboração de IA.

O Agent-FLAN foi projetado para simplificar a criação de aplicações sofisticadas movidas por agentes de IA segmentando tarefas em papéis de planejamento e execução. Os usuários definem comportamentos e fluxos de trabalho de agentes via arquivos de configuração, especificando formatos de entrada, interfaces de ferramenta e protocolos de comunicação. O agente de planejamento gera planos de tarefas de alto nível, enquanto os agentes de execução realizam ações específicas, como chamar APIs, processar dados ou gerar conteúdo com grandes modelos de linguagem. A arquitetura modular do Agent-FLAN suporta adaptadores de ferramentas plug-and-play, modelos de prompt personalizados e painéis de monitoramento em tempo real. Ele se integra facilmente com provedores populares de LLM como OpenAI, Anthropic e Hugging Face, permitindo que desenvolvedores criem rapidamente protótipos, testem e implantem fluxos de trabalho multi-agentes para cenários como assistentes de pesquisa automatizados, pipelines de geração de conteúdo dinâmico e automação de processos empresariais.

Arquitetura Orientada a Agentes (AOA) é uma estrutura robusta que fornece aos desenvolvedores ferramentas para construir e manter sistemas inteligentes multiagentes. Os agentes encapsulam estado, comportamentos e padrões de interação, comunicando-se via um barramento de mensagens assíncrono. AOA inclui módulos para registro de agentes, descoberta e matchmaking, possibilitando composição dinâmica de serviços. A modelagem de comportamento suporta máquinas de estado finito, planejamento guiado por objetivos e gatilhos impulsionados por eventos. O framework gerencia eventos do ciclo de vida do agente, como criação, suspensão, migração e terminação. Monitoramento e registro embutidos facilitam ajuste de desempenho e depuração. A camada de transporte plugável do AOA suporta TCP, HTTP e protocolos personalizados, tornando-o adaptável para implantações locais, na nuvem ou na borda. Integração com bibliotecas populares assegura processamento de dados e integração de modelos de IA de forma contínua.

Agent-Squad é uma estrutura modular em Python que capacita equipes a projetar, implementar e executar sistemas com múltiplos agentes para tarefas complexas. Em seu núcleo, o Agent-Squad permite configurar perfis diversos de agentes, como recuperadores de dados, sumarizadores, codificadores e validadores, que se comunicam por canais definidos e compartilham contextos de memória. Ao decompor objetivos de alto nível em subtarefas, o framework orquestra processamento paralelo e aproveita LLMs junto com APIs externas, bancos de dados ou ferramentas personalizadas. Desenvolvedores podem definir fluxos de trabalho em JSON ou código, monitorar interações de agentes e adaptar estratégias dinamicamente usando utilitários de registro e avaliação integrados.

AgentForge fornece um ambiente estruturado para definir, combinar e orquestrar habilidades individuais de IA em agentes autônomos coesos. Suporta memória de conversação para retenção de contexto, integração de plugins para serviços externos, comunicação multiagente, agendamento de tarefas e tratamento de erros. Os desenvolvedores podem configurar manipuladores de habilidades personalizados, utilizar módulos integrados para compreensão de linguagem natural e integrar-se com LLMs populares como a série GPT da OpenAI. A abordagem modular do AgentForge acelera ciclos de desenvolvimento, facilita testes e simplifica a implantação de chatbots, assistentes virtuais, agentes de análise de dados e bots de automação específicos de domínio.

AgentGateway fornece um ambiente focado no desenvolvedor para criar aplicações de IA multiagente. Ele suporta orquestração distribuída de agentes, integração de plugins e controle de acesso seguro. Com conectores integrados para bancos de dados vetoriais, APIs REST/gRPC e serviços comuns como Slack e Notion, os agentes podem consultar documentos, executar lógica de negócios e gerar respostas de forma autônoma. A plataforma inclui monitoramento, registro e controles de acesso baseados em funções, facilitando a implantação de soluções de IA escaláveis e auditáveis em toda a empresa.

Agentic Shared Memory fornece uma solução robusta para gerenciamento de dados contextuais em ambientes multi-agente movidos por IA. Aproveitando embeddings vetoriais e estruturas de dados eficientes, ela armazena observações, decisões e transições de estado dos agentes, permitindo recuperação e atualização de contexto de forma contínua. Os agentes podem consultar a memória compartilhada para acessar interações passadas ou conhecimento global, promovendo comportamentos coerentes e resolução colaborativa de problemas. A biblioteca suporta integração plug-and-play com frameworks populares de IA como LangChain ou orquestradores de agentes personalizados, oferecendo estratégias de retenção personalizáveis, janelas de contexto e funções de busca. Ao abstrair o gerenciamento de memória, os desenvolvedores podem focar na lógica do agente, garantindo manipulação escalável e consistente de memória em implantações distribuídas ou centralizadas. Isso melhora o desempenho geral do sistema, reduz cálculos redundantes e aumenta a inteligência dos agentes ao longo do tempo.

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.

AgentPilot oferece uma solução monorepo abrangente para construir, gerenciar e implantar agentes de IA autônomos. No seu núcleo, possui um sistema de plugins extensível para integrar ferramentas personalizadas e LLMs, uma camada de gerenciamento de memória para preservar o contexto entre interações e um módulo de planejamento que sequencia tarefas de agentes. Os usuários podem interagir via interface de linha de comando ou painel web para configurar agentes, monitorar execução e revisar logs. Ao abstrair a complexidade da orquestração de agentes, gerenciamento de memória e integrações API, o AgentPilot permite prototipagem rápida e implantação pronta para produção de fluxos de trabalho multiagentes em domínios como automação de suporte ao cliente, geração de conteúdo, processamento de dados e mais.

AgentMesh fornece uma infraestrutura modular para desenvolvedores criarem redes de agentes de IA, cada um focado em uma tarefa ou domínio específico. Os agentes podem ser descobertos e registrados dinamicamente em tempo de execução, trocar mensagens assíncronas e seguir regras de roteamento configuráveis. A estrutura lida com tentativas de reconexão, fallback e recuperação de erros, permitindo pipelines multi-agente para processamento de dados, suporte à decisão ou casos de uso conversacionais. Integra facilmente com modelos LLM existentes e modelos personalizados via uma interface de plugins simples.

O Agents-Prompts é um repositório completo no GitHub que oferece uma coleção estruturada de modelos de prompts personalizáveis para construir agentes de IA inteligentes. Esses modelos cobrem funções essenciais, como gerenciamento de memória, atualizações dinâmicas de instruções, orquestração de múltiplos agentes, lógica de tomada de decisão e integração de API. Os usuários podem combinar modelos para definir papéis de agentes, tarefas e fluxos de conversação, possibilitando experimentação e prototipagem rápidas. O repositório também inclui exemplos de código para integração com principais serviços de LLM, exemplos de encadeamento de ações de agentes e diretrizes para as melhores práticas de design de fluxos autônomos. Ao aproveitar esses padrões de prompts reutilizáveis, equipes podem acelerar o desenvolvimento, manter a consistência entre agentes e focar em lógicas de aplicação de alto nível em vez de engenharia de prompts de baixo nível.

AgentVerse foi projetado para facilitar a criação de arquiteturas multiagentes, oferecendo um conjunto de módulos reutilizáveis e abstrações. Os usuários podem definir classes de agentes únicas com lógica de decisão personalizada, estabelecer canais de comunicação para troca de mensagens e simular condições ambientais. A plataforma suporta interações síncronas e assíncronas entre agentes, permitindo fluxos de trabalho complexos, como negociação, delegação de tarefas e resolução cooperativa de problemas. Com registro e monitoramento integrados, os desenvolvedores podem rastrear ações dos agentes e avaliar métricas de desempenho. O AgentVerse também inclui modelos para casos de uso comuns, como exploração autônoma, simulações de negociação e geração colaborativa de conteúdo. Seu design plugável permite integrar facilmente modelos externos de aprendizado de máquina, como modelos de linguagem ou algoritmos de aprendizado por reforço, oferecendo flexibilidade para várias aplicações baseadas em IA.

AI Agent é um framework de código aberto em Python projetado para simplificar o desenvolvimento de agentes inteligentes. Suporta orquestração de múltiplos agentes, integração perfeita com ferramentas externas e APIs, e gerenciamento de memória embutido para conversas persistentes. Os desenvolvedores podem definir prompts, ações e fluxos de trabalho personalizados, além de estender funcionalidades através de um sistema de plugins. AI Agent acelera a criação de chatbots, assistentes virtuais e fluxos de trabalho automatizados, oferecendo componentes reutilizáveis e interfaces padronizadas.

CrewAI é uma estrutura modular em Python projetada para construir Agentes AI totalmente autônomos. Ela fornece componentes essenciais, como um Orquestrador de Agentes para planejamento e tomada de decisões, uma camada de integração de ferramentas para conectar APIs externas ou ações personalizadas, e um Módulo de Memória para armazenar e recordar contextos ao longo das interações. Os desenvolvedores definem tarefas, registram ferramentas, configuram backends de memória e posteriormente iniciam Agentes capazes de planejar fluxos de trabalho de múltiplos passos, executar ações e se adaptar com base nos resultados, tornando o CrewAI ideal para criar assistentes inteligentes, fluxos de trabalho automatizados e protótipos de pesquisa.

No seu núcleo, o AI Orchestra oferece um mecanismo de orquestração modular que permite aos desenvolvedores definir nós representando agentes de IA, ferramentas e módulos personalizados. Cada nó pode ser configurado com LLMs específicos (por exemplo, OpenAI, Hugging Face), parâmetros e mapeamento de entrada/saída, permitindo delegação de tarefas dinâmica. A estrutura suporta pipelines componíveis, controles de concorrência e lógica de ramificação, permitindo fluxos complexos que se adaptam com base nos resultados intermediários. Telemetria e logging integrados capturam detalhes de execução, enquanto ganchos de retorno de chamada lidam com erros e tentativas novamente. O sistema de plugins também inclui suporte para integração com APIs externas ou funcionalidades personalizadas. Com definições de pipeline baseadas em YAML ou Python, os usuários podem prototipar e implantar sistemas multifuncionais em minutos, de assistentes baseados em chat a fluxos de trabalho de análise de dados automatizados.

AIGC Agents é uma estrutura modular de código aberto projetada para simplificar a criação e implantação de assistentes de viagem inteligentes. Oferece componentes pré-construídos para compreensão de linguagem natural, planejamento de itinerários, integração de busca por voos e hotéis, e orquestração multi-agentes. Os desenvolvedores podem personalizar prompts, definir interfaces de ferramentas e estender funcionalidades com novas APIs. A estrutura suporta pipelines baseados em Python, pontos finais RESTful, e implantação conteinerizada, sendo adequada para prototipagem e produção. Com tratamento de erros embutido, registro de logs e gerenciamento seguro de chaves API, o AIGC Agents acelera o desenvolvimento de aplicações de chat IA robustas e voltadas para viagens.

O CHAMP Multiagent AI fornece um ambiente unificado para definir, treinar e orquestrar agentes de IA especializados que colaboram em tarefas empresariais. Você pode criar agentes de processamento de dados, suporte à decisão, agendamento e monitoramento, conectando-os via fluxos de trabalho visuais ou APIs. Inclui recursos para gerenciamento de modelos, comunicação entre agentes, monitoramento de desempenho e integração com sistemas existentes, possibilitando automação escalável e orquestração inteligente de processos de negócios de ponta a ponta.