Llama Deploy permite transformar seus índices de dados LlamaIndex em agentes de IA prontos para produção. Ao configurar destinos de implantação como AWS Lambda, funções Vercel ou contêineres Docker, você obtém APIs de chat seguras e com escalonamento automático que respondem a partir do seu índice personalizado. Ele gerencia a criação de pontos finais, roteamento de solicitações, autenticação por token e monitoramento de desempenho prontamente. Llama Deploy simplifica o processo de implantação de IA conversacional, desde testes locais até produção, garantindo baixa latência e alta disponibilidade.

NeXent é uma estrutura de agente de IA flexível que permite definir trabalhadores digitais personalizados via YAML ou SDK Python. Você pode integrar múltiplos LLMs, APIs externas e cadeias de ferramentas em pipelines modulares. Módulos de memória internos permitem interações com estado, enquanto um painel de monitoramento fornece insights em tempo real. NeXent suporta implantação local e na nuvem, contêineres Docker e escala horizontalmente para cargas de trabalho empresariais. O design de código aberto incentiva extensibilidade e plugins orientados pela comunidade.

rag-services é uma plataforma extensível que divide pipelines RAG em microsserviços discretos. Oferece um serviço de armazenamento de documentos, um serviço de índice vetorial, um serviço de embedder, múltiplos serviços de inferência de LLM e um serviço de orquestração para coordenar fluxos de trabalho. Cada componente expõe APIs REST, permitindo combinar bancos de dados e provedores de modelos. Com suporte a Docker e Docker Compose, pode ser implantado localmente ou em clusters Kubernetes. A estrutura permite soluções RAG escaláveis e tolerantes a falhas para chatbots, bases de conhecimento e respostas automáticas a documentos.

O BeeAI Framework fornece uma arquitetura totalmente modular para construir agentes inteligentes capazes de executar tarefas, gerenciar estado e interagir com ferramentas externas. Inclui um gerenciador de memória para retenção de contexto de longo prazo, um sistema de plugins para integração de habilidades personalizadas e suporte embutido para encadeamento de APIs e coordenação de múltiplos agentes. A estrutura oferece SDKs em Python e JavaScript, uma interface de linha de comando para estruturar projetos e scripts de implantação para nuvem, Docker ou dispositivos de borda. Painéis de monitoramento e utilitários de registro ajudam a rastrear o desempenho do agente e solucionar problemas em tempo real.

SWE-agent é uma estrutura de agente de IA focada no desenvolvedor que se integra ao GitHub para diagnosticar e resolver problemas de código de forma autônoma. Ele roda em Docker ou GitHub Codespaces, usa seu modelo de linguagem preferido e permite configurar pacotes de ferramentas para tarefas como análise de código, testes e implantação. SWE-agent gera trajetórias de ação claras, aplica solicitações de pull com correções e fornece insights via seu inspetor de trajetórias, permitindo que equipes automatizem revisões de código, correções de bugs e limpeza de repositórios de forma eficiente.

FastAPI Agents fornece uma camada de serviço robusta para desenvolver agentes baseados em LLM usando o framework web FastAPI. Permite definir comportamentos de agentes com cadeias, ferramentas e sistemas de memória do LangChain. Cada agente pode ser exposto como um endpoint REST padrão, suportando solicitações assíncronas, respostas em streaming e cargas úteis personalizáveis. A integração com armazenamento vetorial permite geração aumentada por recuperação para aplicações orientadas ao conhecimento. O framework inclui registros integrados, ganchos de monitoramento e suporte ao Docker para implantação em contêineres. Você pode estender facilmente os agentes com novas ferramentas, middleware e autenticação. FastAPI Agents acelera a preparação de produção de soluções de IA, garantindo segurança, escalabilidade e facilidade de manutenção de aplicações baseadas em agentes em ambientes empresariais e de pesquisa.

AgentRpi transforma um Raspberry Pi em um hub de agentes de IA embarcados ao coordenar modelos de linguagem juntamente com interfaces de hardware físico. Combinando entradas de sensores (temperatura, movimento), feeds de câmeras e áudio de microfone, processa informações contextuais através de LLMs configurados (OpenAI GPT, variantes Llama locais) para planejar e executar ações de forma autônoma. Os usuários definem comportamentos usando configurações YAML ou scripts em Python, permitindo tarefas como disparar alertas, ajustar pinos GPIO, capturar imagens ou responder a comandos de voz. Sua arquitetura baseada em plugins permite integrações de APIs, adição de habilidades customizadas e suporte para implantação via Docker. Ideal para ambientes de baixo consumo e privacidade sensível, o AgentRpi capacita desenvolvedores a prototipar cenários de automação inteligente sem depender exclusivamente de serviços na nuvem.

A plataforma Isaree é projetada para agilizar o desenvolvimento e implantação de agentes de IA. Em sua essência, fornece uma arquitetura unificada para criar agentes autônomos capazes de conversação, tomada de decisão e colaboração. Os desenvolvedores podem definir vários agentes com funções personalizadas, aproveitar a recuperação de memória baseada em vetores e integrar fontes externas de dados via módulos plugáveis. A plataforma inclui um SDK Python e API REST para interação fluida, suporta streaming de respostas em tempo real e oferece logs e métricas embutidos. Sua configuração flexível permite escalar entre ambientes usando Docker ou serviços cloud. Seja construindo chatbots com contexto persistente, automatizando fluxos de trabalho multi-etapas ou orquestrando assistentes de pesquisa, a plataforma Isaree oferece extensibilidade e confiabilidade para soluções de IA de nível empresarial.

autogen-agent-server atua como uma plataforma de orquestração centralizada para agentes de IA, permitindo aos desenvolvedores expor capacidades de agentes através de endpoints RESTful padrão. Funcionalidades principais incluem registro de novos agentes com prompts e lógica personalizada, gerenciamento de múltiplas sessões com rastreamento de contexto, recuperação do histórico de conversa e coordenação de diálogos multiagente. Possui processamento assíncrono de mensagens, callbacks de webhooks e persistência embutida para estados e logs de agentes. Integra-se perfeitamente com a biblioteca AutoGen para aproveitar LLMs, permite middleware personalizado para autenticação, suporta escalabilidade via Docker e Kubernetes, e oferece hooks de monitoramento para métricas. Essa estrutura acelera a construção de chatbots, assistentes digitais e fluxos de trabalho automáticos, abstraindo a infraestrutura do servidor e os padrões de comunicação.