FlyingAgent fornece uma arquitetura modular que aproveita grandes modelos de linguagem para simular agentes autônomos capazes de raciocinar, planejar e executar ações em diversos domínios. Os agentes mantêm uma memória interna para retenção de contexto e podem integrar kits de ferramentas externas para tarefas como navegação na web, análise de dados ou chamadas de API de terceiros. A estrutura suporta coordenação multiagente, extensões baseadas em plugins e políticas de decisão personalizáveis. Com seu design aberto, os desenvolvedores podem adaptar backends de memória, integrações de ferramentas e gerenciadores de tarefas, possibilitando aplicações em automação de suporte ao cliente, assistência à pesquisa, pipelines de geração de conteúdo e orquestração de força de trabalho digital.

GPA-LM é uma estrutura baseada em Python projetada para simplificar a criação e orquestração de agentes de IA alimentados por grandes modelos de linguagem. Conta com um planejador que divide instruções de alto nível em subtarefas, um executor que gerencia chamadas de ferramentas e interações, e um módulo de memória que mantém o contexto entre sessões. A arquitetura de plugins permite aos desenvolvedores adicionar ferramentas, APIs e lógica de decisão personalizadas. Com suporte multi-agente, o GPA-LM pode coordenar papéis, distribuir tarefas e agregar resultados. Integra-se facilmente com LLMs populares como OpenAI GPT e suporta implantação em diversos ambientes. O framework acelera o desenvolvimento de agentes autônomos para pesquisa, automação e prototipagem de aplicações.

MindForge é uma estrutura de orquestração robusta, projetada para construir e implantar agentes impulsionados por IA com mínimo de código boilerplate. Oferece uma arquitetura modular composta por um planejador de tarefas, motor de raciocínio, gerenciador de memória e camada de execução de ferramentas. Ao aproveitar LLMs, os agentes podem interpretar a entrada do usuário, formular planos e invocar ferramentas externas—como APIs de raspagem de web, bancos de dados ou scripts personalizados—para realizar tarefas complexas. Componentes de memória armazenam o contexto da conversa, permitindo interações em várias voltas, enquanto o motor de decisão seleciona dinamicamente ações com base em políticas definidas. Com suporte a plugins e pipelines personalizáveis, desenvolvedores podem estender funcionalidades para incluir ferramentas personalizadas, integrações de terceiros e bancos de dados de conhecimento específicos de domínio. O MindForge simplifica o desenvolvimento de agentes de IA, facilitando prototipagem rápida e implantação escalável em ambientes de produção.

Sistema Multi-Agentes do Zero oferece um conjunto abrangente de módulos Python para construir, personalizar e avaliar ambientes multi-agentes do zero. Os usuários podem definir modelos de mundo, criar classes de agentes com entradas sensoriais únicas e capacidades de ação, e estabelecer protocolos de comunicação flexíveis para cooperação ou competição. A estrutura suporta alocação dinâmica de tarefas, módulos de planejamento estratégico e monitoramento de desempenho em tempo real. Sua arquitetura modular permite integração fácil de algoritmos personalizados, funções de recompensa e mecanismos de aprendizado. Com ferramentas de visualização integradas e utilitários de registro, os desenvolvedores podem monitorar interações de agentes e diagnosticar padrões de comportamento. Projetado para extensibilidade e clareza, o sistema atende tanto pesquisadores explorando IA distribuída quanto educadores ensinando modelagem baseada em agentes.

Semi Agent fornece uma arquitetura modular para construir agentes de IA que podem planejar, executar ações e lembrar de contextos ao longo do tempo. Integra-se com modelos de linguagem populares, suporta definições de ferramentas para funcionalidades personalizadas e mantém memória conversacional ou orientada a tarefas. Desenvolvedores podem definir planos passo a passo, conectar APIs externas ou scripts como ferramentas, e aproveitar logs integrados para depuração e otimização do comportamento do agente. Seu design de código aberto e base em Python permitem fácil personalização, extensibilidade e integração em pipelines existentes.