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.

Hive é uma plataforma robusta de orquestração de agentes de IA construída para ambientes Node.js. Ela fornece um sistema modular para definir, gerenciar e executar múltiplos agentes de IA em fluxos de trabalho paralelos ou sequenciais. Cada agente pode ser configurado com papéis específicos, modelos de prompt, armazenamentos de memória e integrações com ferramentas externas como APIs ou plugins. Hive simplifica os caminhos de comunicação entre agentes, permitindo compartilhamento de dados, tomada de decisões e delegação de tarefas. Seu design extensível permite que os desenvolvedores implementem utilitários personalizados, monitorem logs de execução e implantem agentes em escala. Hive também inclui recursos como tratamento de erros, políticas de reintento e otimizações de desempenho para garantir automação confiável. Com configuração mínima, equipes podem criar protótipos de serviços complexos alimentados por IA, incluindo chatbots, pipelines de análise de dados e geradores de conteúdo.

O Aladin fornece uma arquitetura modular que permite aos desenvolvedores definir agentes autônomos alimentados por grandes modelos de linguagem (LLMs). Cada agente pode carregar backends de memória (por exemplo, SQLite, em memória), utilizar modelos de prompt dinâmicos e integrar plugins personalizados para chamadas de API externas ou execução de comandos locais. Possui um planejador de tarefas que divide metas de alto nível em ações sequenciadas, executando-as na ordem e iterando com base no feedback do LLM. A configuração é gerenciada através de arquivos YAML e variáveis de ambiente, tornando-o adaptável a vários casos de uso. Os usuários podem implantar o Aladin via Docker Compose ou instalação por pip. As interfaces CLI e HTTP baseadas em FastAPI permitem aos usuários acionar agentes, monitorar a execução e inspecionar os estados de memória, facilitando a integração com pipelines de CI/CD, interfaces de chat ou dashboards personalizados.