O Multi-LLM Dynamic Agent Router é uma estrutura de arquitetura aberta para construir colaborações de agentes de IA. Possui um roteador dinâmico que direciona sub-requisições para o modelo de linguagem ideal, e uma interface GraphQL para definir prompts compostos, consultar resultados e mesclar respostas. Isso permite que desenvolvedores dividam tarefas complexas em micro-prompts, os encaminhem para LLMs especializados e recombinem as saídas programaticamente, aumentando a relevância, eficiência e manutenibilidade.

mini-agi foi projetado para simplificar a criação de agentes de IA autônomos fornecendo uma estrutura modular e minimalista. Construído em Python, ele aproveita os modelos de linguagem da OpenAI para interpretar metas de alto nível, decompor em sub-tarefas e orquestrar chamadas de ferramentas, como requisições HTTP, operações em arquivos ou ações personalizadas. O framework inclui armazenamento de memória para rastrear o estado do agente e resultados, um módulo planejador para decomposição de tarefas usando heurísticas baseadas em custo, e um módulo executor que invoca sequencialmente as ferramentas. Com arquivos de configuração, os usuários podem inserir ferramentas personalizadas, definir modelos de prompts e ajustar a profundidade de planejamento. A arquitetura leve do mini-agi o torna ideal para prototipagem de agentes de IA que realizam consultas de pesquisa, automatizam fluxos de trabalho ou geram código de forma autônoma.

Rawr Agent é uma estrutura modular de código aberto em Python que capacita desenvolvedores a construir agentes de IA autônomos ao orquestrar fluxos de trabalho complexos de interações com LLM. Aproveitando LangChain por trás, o Rawr Agent permite definir sequências de tarefas usando configurações YAML ou código Python, especificando integrações de ferramentas como APIs web, consultas a bancos de dados e scripts personalizados. Inclui componentes de memória para armazenar histórico de conversas e embeddings vetoriais, mecanismos de cache para otimizar chamadas repetidas e logs robustos e tratamento de erros para monitorar o comportamento do agente. Sua arquitetura extensível permite adicionar ferramentas e adaptadores personalizados, tornando-o adequado para tarefas como pesquisa automatizada, análise de dados, geração de relatórios e chatbots interativos. Com sua API simples, equipes podem prototipar e implantar rapidamente agentes inteligentes para diversas aplicações.

O Real-Agents foi projetado para simplificar a criação e orquestração de agentes alimentados por IA capazes de realizar tarefas complexas de forma autônoma. Construído em Python e compatível com os principais modelos de linguagem de grande porte, a estrutura apresenta um design modular composto por componentes centrais para compreensão de linguagem, raciocínio, armazenamento de memória e execução de ferramentas. Os desenvolvedores podem integrar rapidamente serviços externos como APIs web, bancos de dados e funções personalizadas para estender as capacidades do agente. O Real-Agents suporta mecanismos de memória para reter o contexto entre interações, permitindo conversas de múltiplas etapas e fluxos de trabalho de longa duração. A plataforma também inclui utilitários para registro, depuração e escalonamento de agentes em ambientes de produção. Ao abstrair detalhes de baixo nível, o Real-Agents agiliza o ciclo de desenvolvimento, permitindo às equipes focar na lógica específica das tarefas e entregar soluções automatizadas poderosas.

A Demonstração do Copiloto Semantic Kernel é uma aplicação de referência de ponta a ponta que ilustra como construir agentes de IA avançados com a estrutura Semantic Kernel da Microsoft. A demonstração apresenta encadeamento de prompts para raciocínio de múltiplas etapas, gerenciamento de memória para recordar o contexto entre sessões e uma arquitetura de habilidades baseada em plugins que permite integração com APIs ou serviços externos. Os desenvolvedores podem configurar conectores para modelos Azure OpenAI ou OpenAI, definir modelos de prompt personalizados e implementar habilidades específicas de domínio, como acesso a calendários, operações com arquivos ou recuperação de dados. O exemplo mostra como orquestrar esses componentes para criar um copiloto conversacional capaz de compreender intenções do usuário, executar tarefas e manter o contexto ao longo do tempo, promovendo o desenvolvimento rápido de assistentes de IA personalizados.

AI-Agents fornece uma arquitetura de agente flexível que orquestra planejadores de modelos de linguagem, módulos de memória persistente e conjuntos de ferramentas plugáveis. Os desenvolvedores definem ferramentas para solicitações HTTP, operações com arquivos e lógica personalizada, e configuram um planejador de LLM para decidir qual ferramenta invocar. A memória armazena o contexto e o histórico de conversas. A estrutura lida com execução assíncrona, recuperação de erros e registros, permitindo prototipagem rápida de assistentes inteligentes, analisadores de dados ou bots de automação sem reinventar a lógica de orquestração principal.

Agent Forge fornece uma arquitetura modular para definir, executar e coordenar agentes de IA. Oferece APIs de orquestração de tarefas integradas para sequenciar e paralelizar operações, módulos de memória para retenção de contexto de longo prazo e um sistema de plugins para integrar serviços externos (por exemplo, LLMs, bancos de dados, APIs de terceiros). Os desenvolvedores podem prototipar, testar e implantar rapidamente agentes na produção, combinando fluxos de trabalho complexos sem gerenciar infraestrutura de baixo nível.

AgentLab é uma estrutura do ServiceNow para criar agentes de IA—também chamados de trabalhadores digitais—usando um editor visual de arrastar e soltar. Os usuários vinculam grandes modelos de linguagem com tabelas do ServiceNow, definem intenções e ações, e orquestram fluxos de trabalho para tarefas como resolução de incidentes, aprovações de mudanças e recuperação de conhecimento. Os agentes podem ser testados em sandboxes embutidos, versionados e monitorados em tempo real. Com conectores para APIs externas e interfaces de chat, o AgentLab permite implantação em portais, Microsoft Teams e Slack. A plataforma oferece controles de governança, trilhas de auditoria e dashboards de análise para garantir conformidade e desempenho em escala.

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.

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.

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.

Agno AI Agent foi projetado para ajudar desenvolvedores a construir rapidamente agentes autônomos alimentados por modelos de linguagem de grande porte. Oferece um registro de ferramentas modular, gerenciamento de memória, ciclos de planejamento e execução, e integração perfeita com APIs externas (como busca na web, sistemas de arquivos e bancos de dados). Os usuários podem definir interfaces de ferramentas personalizadas, configurar personalidades de agentes e orquestrar fluxos de trabalho complexos e em múltiplas etapas. Os agentes podem planejar tarefas, chamar ferramentas dinamicamente e aprender com interações anteriores para melhorar o desempenho ao longo do tempo.

10x Rules é uma estrutura abrangente de agentes de IA que permite às organizações construir e implantar agentes inteligentes com base em conjuntos de regras personalizadas e lógica de negócios. Ao definir gatilhos, condições e ações em uma interface intuitiva, os usuários podem instruir os agentes de IA a realizar tarefas como extrair dados de documentos, pontuar leads, enviar e-mails personalizados e atualizar registros CRM. A plataforma integra-se perfeitamente com serviços populares por meio de conectores pré-construídos, suporta monitoramento em tempo real, depuração e fornece análises de desempenho dos agentes. Tanto usuários técnicos quanto não técnicos podem simplificar fluxos de trabalho repetitivos, reduzir erros manuais e acelerar operações com automação baseada em IA.

AutoGen Hands-On fornece um ambiente estruturado para aprender o uso do framework AutoGen através de exemplos práticos em Python. Orienta os usuários a clonar o repositório, instalar dependências e configurar chaves de API para implantar configurações multiagente. Cada script demonstra funcionalidades-chave, como definir papéis de agentes, memória de sessões, roteamento de mensagens e padrões de orquestração de tarefas. O código inclui logs, tratamento de erros e hooks extensíveis que permitem personalizar o comportamento dos agentes e a integração com serviços externos. Os usuários ganham experiência prática na construção de fluxos de trabalho colaborativos de IA, onde múltiplos agentes interagem para completar tarefas complexas, de chatbots de suporte ao cliente a pipelines automatizadas de processamento de dados. O tutorial promove as melhores práticas de coordenação multiagente e desenvolvimento de IA escalável.

Autogen Studio Research é um protótipo de pesquisa hospedado no GitHub para construir, visualizar e iterar aplicativos de IA multiagente. Oferece uma interface web que permite arrastar e soltar componentes de agentes, definir canais de comunicação e configurar pipelines de execução. Por trás, usa um SDK Python para conectar a diversos backends LLM (OpenAI, Azure, modelos locais) e fornece logs em tempo real, métricas e ferramentas de depuração. A plataforma é projetada para prototipagem rápida de sistemas colaborativos de agentes, fluxos de decisão e orquestração automatizada de tarefas.

Autogpt é uma estrutura Rust voltada para desenvolvedores para construir agentes de IA autônomos. Oferece interfaces tipadas para a API OpenAI, manipulação de memória integrada, encadeamento de contexto e suporte extensível a plugins. Os agentes podem ser configurados para realizar comandos encadeados, manter o estado da conversa e executar tarefas dinâmicas programaticamente. Adequado para embedar em ferramentas CLI, serviços de backend ou protótipos de pesquisa, o Autogpt simplifica a orquestração de fluxos de trabalho complexos de IA aproveitando o desempenho e as garantias de segurança do Rust.

autoMate aproveita os modelos GPT da OpenAI e um sistema modular de ferramentas para realizar fluxos de trabalho de automação de ponta a ponta. Os usuários definem objetivos em linguagem natural, e o autoMate os divide em subtarefas, como leitura ou escrita de arquivos, scraping de páginas web, resumo de dados e composição de e-mails. Ele invoca dinamicamente as funções apropriadas, trata interações com APIs, registra o progresso e gera resultados no formato desejado. Sua arquitetura extensível permite adicionar ferramentas personalizadas, possibilitando automação escalável em processamento de dados, geração de conteúdo e operações de sistema.

Swarms é uma estrutura focada no desenvolvedor que possibilita a criação, orquestração e execução de fluxos de trabalho de IA multiagente. Você define agentes com funções específicas, configura seu comportamento via prompts de LLMs e liga-os a ferramentas ou APIs externas. Swarms gerencia a comunicação entre agentes, o planejamento de tarefas e a persistência de memória. Sua arquitetura de plugins permite integrar módulos personalizados —como recuperadores, bancos de dados ou painéis de monitoramento—, enquanto os conectores integrados suportam provedores populares de LLM. Seja para análises de dados coordenadas, suporte automatizado ao cliente ou pipelines complexos de tomada de decisão, Swarms fornece os blocos de construção para implantar ecossistemas de agentes autônomos e escaláveis.

O Council fornece um ambiente estruturado para projetar agentes de IA definindo funções, encadeando tarefas e integrando ferramentas ou APIs externas. Os usuários podem configurar armazenamentos de memória, gerenciar o estado do agente e implementar pipelines de raciocínio personalizados. A arquitetura de plugins do Council permite integração fácil com serviços de NLP, fontes de dados e ferramentas de terceiros, permitindo prototipar rapidamente e implantar sistemas multi-agente que coordenam para desempenhar tarefas complexas de forma confiável.

No seu núcleo, o LionAGI oferece uma arquitetura modular para definir e executar etapas de tarefas dependentes, dividindo problemas complexos em componentes lógicos que podem ser processados sequencial ou paralelamente. Cada etapa pode utilizar um prompt personalizado, armazenamento de memória e lógica de decisão para adaptar o comportamento com base nos resultados anteriores. Desenvolvedores podem integrar qualquer API LLM suportada ou modelo hospedado por si próprios, configurar espaços de observação e definir mapeamentos de ações para criar agentes que planejam, raciocinam e aprendem ao longo de múltiplos ciclos. Ferramentas integradas de registro, recuperação de erros e análise permitem monitoramento em tempo real e refinamento iterativo. Seja automatizando fluxos de trabalho de pesquisa, gerando relatórios ou orquestrando processos autônomos, o LionAGI acelera a entrega de agentes de IA inteligentes e adaptáveis com mínimo código boilerplate.