O Exemplo de Agente de IA é um repositório de demonstração prático para desenvolvedores e pesquisadores interessados em construir agentes inteligentes alimentados por grandes modelos de linguagem. O projeto inclui código de amostra para planejamento de agentes, armazenamento de memória e invocação de ferramentas, demonstrando como integrar APIs externas ou funções personalizadas. Possui uma interface conversacional simples que interpreta intenções do usuário, formula planos de ação e executa tarefas chamando ferramentas pré-definidas. Desenvolvedores podem seguir padrões claros para estender o agente com novas capacidades, como agendamento de eventos, scraping na web ou processamento automatizado de dados. Ao fornecer uma arquitetura modular, este modelo acelera a experimentação com fluxos de trabalho baseados em IA e assistentes digitais personalizados, além de oferecer insights sobre orquestração de agentes e gestão de estado.

O repositório de demonstrações do Protocolo de Contexto de Modelo da AWS é um recurso de código aberto que apresenta padrões padronizados para gerenciamento de contexto de Modelos de Linguagem Grande (LLM) e invocação de ferramentas. Ele possui duas demonstrações completas — uma em JavaScript/TypeScript e outra em Python — que implementam o Protocolo de Contexto de Modelo, permitindo que os desenvolvedores criem agentes de IA que chamam funções Lambda da AWS, mantenham o histórico de conversas e façam streaming de respostas. O código de exemplo demonstra formatação de mensagens, serialização de argumentos de funções, tratamento de erros e integrações personalizáveis de ferramentas, acelerando a prototipagem de aplicações de IA generativa.

SmolAgents Dynamic Tools estende o framework Python open-source SmolAgents para capacitar agentes baseados em LLM com invocação dinâmica de ferramentas. Os agentes podem chamar facilmente uma variedade de ferramentas pré-construídas — como busca na web via SerpAPI, calculadoras matemáticas, obtenção de data e hora, operações no sistema de arquivos e manipuladores de requisições HTTP personalizadas — com base na intenção do usuário e prompts de cadeia de pensamento. Desenvolvedores podem registrar ferramentas adicionais ou personalizar as existentes, permitindo que os agentes lidem com recuperação de dados, criação de conteúdo, cálculos e integração com APIs externas em uma interface unificada. Ao avaliar a disponibilidade das ferramentas em tempo de execução, o SmolAgents Dynamic Tools otimiza os fluxos de trabalho dos agentes, reduzindo lógica hard-coded e melhorando a modularidade em diferentes cenários de aplicação, como suporte à pesquisa, relatórios automatizados e incremento de chatbots.