Llamator é uma biblioteca JavaScript de código aberto que permite aos desenvolvedores construir agentes de IA autônomos combinando módulos de memória, integrações de ferramentas e templates de prompts dinâmicos em um pipeline unificado. Ele orquestra planejamento, execução de ações e ciclos de reflexão para lidar com tarefas de múltiplas etapas, suporta múltiplos provedores LLM e permite definições personalizadas de ferramentas para chamadas de API ou processamento de dados. Com Llamator, você pode prototypear rapidamente chatbots, assistentes pessoais e fluxos de trabalho automatizados dentro de aplicações web ou Node.js, aproveitando uma arquitetura modular para fácil expansão e testes.

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.

MixAgent fornece uma arquitetura plug-and-play que permite aos desenvolvedores definir prompts, conectar múltiplos backends LLM e incorporar ferramentas externas (APIs, bancos de dados ou código). Orquestra os ciclos de planejamento e execução, gerencia a memória do agente para interações com estado e registra raciocínio de cadeia de pensamento. Os usuários podem criar protótipos rapidamente de assistentes, buscadores de dados ou bots de automação sem precisar construir camadas de orquestração do zero, acelerando a implantação de agentes de IA.

Noema Declarative AI permite que desenvolvedores e pesquisadores especifiquem agentes de IA e seus fluxos de trabalho de maneira de alto nível e declarativa. Escrevendo arquivos de configuração em YAML ou JSON, você define agentes, prompts, ferramentas e módulos de memória. A execução do Noema então analisa essas definições, carrega modelos de linguagem, executa cada etapa do pipeline, gerencia o estado e o contexto, e retorna resultados estruturados. Essa abordagem reduz o boilerplate, melhora a reprodutibilidade e separa a lógica da execução, tornando-o ideal para prototipagem de chatbots, scripts de automação e experimentos de pesquisa.

PySpur fornece um ambiente integrado para construir, testar e implantar agentes de IA através de uma interface amigável baseada em nós. Os desenvolvedores montam cadeias de ações – como chamadas de modelos de linguagem, recuperação de dados, ramificações decisórias e interações de API – arrastando e conectando blocos modulares. Um modo de simulação ao vivo permite que engenheiros validem a lógica, inspecionem estados intermediários e debugem fluxos de trabalho antes da implantação. PySpur também oferece controle de versão dos fluxos de agentes, perfil de desempenho e implantação com um clique na nuvem ou infraestrutura local. Com conectores plugáveis e suporte a LLMs populares e bancos de dados vetoriais, equipes podem prototipar agentes de raciocínio complexos, assistentes automáticos ou pipelines de dados rapidamente. De código aberto e extensível, PySpur minimiza a burocracia e a sobrecarga de infraestrutura, permitindo iteração mais rápida e soluções de agentes mais robustas.

Tongui Agent fornece uma arquitetura modular para criar agentes de IA que podem manter o estado da conversa, usar ferramentas externas e coordenar múltiplos sub-agentes. Desenvolvedores configuram backends LLM, definem ações personalizadas e anexam módulos de memória para armazenar o contexto. O framework inclui uma SDK, CLI e hooks de middleware para observabilidade, facilitando a integração em aplicações web ou Node.js. Os LLMs suportados incluem OpenAI, Azure OpenAI e modelos de código aberto.

WanderMind fornece uma arquitetura modular para construção de agentes de IA auto-guiados. Gerencia um armazenamento de memória persistente para reter contexto entre sessões, integra-se com ferramentas externas e APIs para funcionalidades ampliadas, e orquestra raciocínio de múltiplas etapas por meio de planejadores personalizáveis. Desenvolvedores podem conectar diferentes provedores de LLM, definir tarefas assíncronas e estender o sistema com novos adaptadores de ferramentas. Este framework acelera experimentos com fluxos de trabalho autônomos, possibilitando aplicações desde exploração de ideias até assistentes de pesquisa automatizados sem sobrecarga de engenharia pesada.

ChatStreamAiAgent fornece aos desenvolvedores uma ferramenta leve em Python para implementar agentes de chat IA que transmitem tokens à medida que são gerados. Suporta múltiplos provedores de LLM, ganchos de eventos assíncronos e fácil integração em aplicações web ou de console. Com gerenciamento de contexto embutido e templates de prompt, equipes podem rapidamente criar protótipos de assistentes de conversa, bots de suporte ao cliente ou tutoriais interativos, enquanto entregam respostas em tempo real e com baixa latência.

CopilotKit é uma estrutura de código aberto em Python projetada para que desenvolvedores criem agentes de IA personalizados. Oferece uma arquitetura modular onde você pode registrar e configurar ferramentas — como acesso ao sistema de arquivos, busca na web, REPL de Python e conectores SQL — e conectá-las a agentes que utilizam qualquer LLM suportado. Módulos de memória integrados permitem a persistência do estado da conversa, enquanto LangGraph permite definir fluxos de raciocínio estruturados para tarefas complexas. Os agentes podem ser implantados em scripts, serviços web ou aplicativos CLI e escalar em diferentes provedores de nuvem. CopilotKit funciona perfeitamente com modelos OpenAI, Azure OpenAI e Anthropic, potencializando fluxos de trabalho automatizados, chatbots e bots de análise de dados.

ElizaOS fornece um conjunto robusto de ferramentas para projetar, testar e implantar agentes de IA autônomos dentro de projetos em TypeScript. Desenvolvedores definem personalidades, metas e hierarquias de memória, depois aproveitam o sistema de planejamento do ElizaOS para delinear fluxos de tarefas. Sua arquitetura modular de conectores simplifica a integração com plataformas de comunicação — Discord, Telegram, Slack, X — e redes blockchain via adaptadores Web3. ElizaOS suporta múltiplos backends de LLM (OpenAI, Anthropic, Llama, Gemini), permitindo troca transparente entre modelos. O suporte a plugins amplia a funcionalidade com habilidades personalizadas, registro e recursos de observabilidade. Por meio de seu CLI e SDK, equipes podem iterar nas configurações de agentes, monitorar desempenho ao vivo e escalar implantações em ambientes cloud ou locais. ElizaOS capacita empresas a automatizar interações com clientes, engajamento nas redes sociais e processos de negócios com trabalhadores digitais autônomos.

pyafai é uma biblioteca de Python de código aberto que ajuda desenvolvedores a arquitetar, configurar e executar agentes de IA autônomos. Oferece módulos plugáveis para gerenciamento de memória para manter o contexto, integração de ferramentas para chamadas a APIs externas, observadores para monitoramento do ambiente, planejadores para tomada de decisão e um orquestrador para gerenciar ciclos dos agentes. Recursos de registro e monitoramento proporcionam visibilidade ao desempenho e comportamento do agente. pyafai suporta principais provedores de LLM, permite criar módulos personalizados e reduz a quantidade de código boilerplate para que equipes possam prototipar rapidamente assistentes virtuais, bots de pesquisa e fluxos de automação com controle total sobre cada componente.

Spellcaster fornece uma abordagem estruturada para construir Agentes de IA usando 'magias' — uma combinação de prompts, lógica e fluxos de trabalho. Os desenvolvedores escrevem configurações em YAML para definir os papéis, entradas, saídas e passos de orquestração dos agentes. A ferramenta CLI executa magias, roteia mensagens e se integra perfeitamente com APIs de OpenAI, Anthropic e outros provedores de LLM. Spellcaster rastreia registros de execução, mantém o contexto da conversa e suporta plugins personalizados para pré e pós-processamento. Sua interface de depuração visualiza a sequência de chamadas e fluxos de dados, facilitando a identificação de falhas de prompt e problemas de desempenho. Ao abstrair padrões complexos de orquestração e padronizar templates de prompts, o Spellcaster reduz o esforço de desenvolvimento e garante comportamentos consistentes dos agentes em diferentes ambientes.

AgentServe fornece uma interface unificada para criar e implantar agentes de IA. Os usuários definem comportamentos de agentes em arquivos de configuração ou código, integram ferramentas externas ou fontes de conhecimento e expõem agentes através de endpoints REST. A estrutura lida com roteamento de modelos, requisições paralelas, verificações de integridade, registros e métricas por padrão. O design modular do AgentServe permite conectar novos modelos, ferramentas personalizadas ou políticas de agendamento, tornando-o ideal para construir chatbots, fluxos de trabalho automatizados e sistemas multiagentes de maneira escalável e de fácil manutenção.

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.

AgentScope é uma estrutura focada no desenvolvedor, projetada para simplificar a criação de agentes inteligentes, oferecendo componentes modulares para planejamento dinâmico, armazenamento de memória contextual e integração de ferramentas/API. Suporta múltiplos backends de LLM (OpenAI, Anthropic, Hugging Face) e oferece pipelines personalizáveis para execução de tarefas, síntese de respostas e recuperação de dados. A arquitetura do AgentScope permite rápida prototipagem de bots conversacionais, agentes de automação de fluxo de trabalho e assistentes de pesquisa, mantendo extensibilidade e escalabilidade.

O Agentic Solver fornece um kit de ferramentas abrangente para desenvolver agentes de IA autônomos que aproveitam grandes modelos de linguagem (LLMs) para resolver problemas do mundo real. Oferece componentes para decomposição de tarefas, planejamento, execução e avaliação de resultados, permitindo que os agentes dividam objetivos de alto nível em ações sequenciadas. Os usuários podem integrar APIs externas, funções personalizadas e armazenamentos de memória para expandir as capacidades do agente, enquanto mecanismos embutidos de registro e reintento garantem resiliência. Escrito em Python, o framework suporta pipelines modulares e templates de prompt flexíveis, facilitando experimentação rápida. Seja automatizando suporte ao cliente, análise de dados ou geração de conteúdo, o Agentic Solver simplifica todo o ciclo de vida, desde a configuração inicial e registro de ferramentas até monitoramento contínuo e otimização de desempenho.

Agents-Deep-Research é projetado para simplificar o desenvolvimento e testes de agentes de IA autônomos ao oferecer uma base de código modular e extensível. Possui um motor de planejamento de tarefas que decompose metas definidas pelo usuário em subtarefas, um módulo de memória de longo prazo que armazena e recupera contexto, e uma camada de integração de ferramentas que permite aos agentes interagir com APIs externas e ambientes simulados. A estrutura também fornece scripts de avaliação e ferramentas de benchmark para medir o desempenho do agente em diversos cenários. Construído sobre Python e adaptável a diferentes backends de LLM, permite que pesquisadores e desenvolvedores criem rapidamente protótipos de novas arquiteturas de agentes, realizem experimentos reproduzíveis e comparem diferentes estratégias de planejamento sob condições controladas.

A estrutura de agentes de IA AnYi ajuda os desenvolvedores a integrar agentes de IA autônomos em suas aplicações. Os agentes podem planejar e executar tarefas de múltiplos passos, aproveitar ferramentas e APIs externas e manter o contexto da conversa por meio de módulos de memória configuráveis. A estrutura abstrai as interações com diversos provedores de LLM e suporta backends personalizados de ferramentas e memória. Com registro, monitoramento e execução assíncrona incorporados, AnYi acelera a implantação de assistentes inteligentes para pesquisa, suporte ao cliente, análise de dados ou qualquer fluxo de trabalho que exija raciocínio e ação automatizados.

AnyAgent é uma estrutura de agente flexível que permite aos desenvolvedores construir agentes inteligentes capazes de raciocinar, planejar e executar tarefas em diversos domínios. Oferece um planejador embutido para encadear ações, armazenamento de memória configurável para o contexto de longo prazo e integrações fáceis com ferramentas e APIs externas. Por meio de uma DSL declarativa simples, você pode definir habilidades personalizadas, incorporar registro de eventos e alternar entre backends LLM de maneira transparente. Seja para bots de suporte ao cliente, assistentes de análise de dados ou protótipos de pesquisa, o AnyAgent acelera a criação de agentes com uma arquitetura robusta, componentes modulares e extensibilidade para cenários de automação do mundo real.

ModelScope Agent fornece uma estrutura modular baseada em Python para orquestrar agentes de IA autônomos. Inclui integração de plugins para ferramentas externas ( APIs, bancos de dados, pesquisa ), memória de conversação para preservação de contexto e cadeias de agentes personalizáveis para lidar com tarefas complexas como recuperação de conhecimento, processamento de documentos e suporte à decisão. Os desenvolvedores podem configurar papéis de agentes, comportamentos e prompts, além de aproveitar vários backends LLM para otimizar desempenho e confiabilidade em produção.