Eunomia utiliza uma abordagem de configuração prioritária para orquestrar agentes de IA. Através do YAML, os usuários definem funções de agente, modelos de prompt, integrações de ferramentas, armazenamentos de memória e lógica de ramificação. A estrutura suporta ferramentas síncronas/assíncronas, geração aumentada por recuperação e prompts de cadeia de pensamento. Um sistema de plugins extensível permite ferramentas personalizadas, backends de memória e integrações de registro. O CLI do Eunomia faz a geração de projetos, valida configurações e executa agentes localmente ou em ambientes na nuvem. Isso permite que equipes criem rapidamente protótipos, iterem em fluxos de trabalho conversacionais e mantenham soluções de agentes sem desenvolvimento personalizado pesado.

OpenMAS foi projetado para facilitar o desenvolvimento e avaliação de agentes de IA descentralizados e estratégias de coordenação multiagentes. Possui uma arquitetura modular que permite aos usuários definir comportamentos de agentes personalizados, modelos de ambientes dinâmicos e protocolos de mensagens entre agentes. A estrutura suporta simulação baseada em física, execução orientada a eventos e integração de plugins para algoritmos de IA. Os usuários podem configurar cenários via YAML ou Python, visualizar interações de agentes e coletar métricas de desempenho através de ferramentas analíticas integradas. OpenMAS otimiza a prototipagem em áreas de pesquisa como inteligência coletiva, robótica cooperativa e tomada de decisão distribuída.

Pillar é uma estrutura abrangente de agentes de IA projetada para simplificar o desenvolvimento e a implantação de fluxos de trabalho inteligentes de múltiplas etapas. Possui uma arquitetura modular com planejadores para decomposição de tarefas, armazéns de memória para retenção de contexto e executores que realizam ações via APIs externas ou código personalizado. Os desenvolvedores podem definir pipelines de agentes em YAML ou JSON, integrar qualquer fornecedor de LLM e expandir funcionalidades através de plugins personalizados. O Pillar gerencia execução assíncrona e gerenciamento de contexto de forma nativa, reduzindo código boilerplate e acelerando o tempo de mercado para aplicações baseadas em IA, como chatbots, assistentes de análise de dados e processos de negócios automatizados.

Simple Playgrounds fornece uma plataforma modular para construir ambientes interativos em grade 2D, onde os agentes podem navegar por labirintos, interagir com objetos e completar tarefas. Os usuários definem layouts do ambiente, comportamentos de objetos e funções de recompensa via scripts simples em YAML ou Python. O renderizador integrado do Pygame oferece visualização em tempo real, enquanto uma API baseada em passos garante integração perfeita com bibliotecas de aprendizado por reforço, como Stable Baselines3. Com suporte para configurações multiagente, detecção de colisões e parâmetros de física personalizáveis, o Simple Playgrounds agiliza a prototipagem, benchmarking e demonstrações educacionais de algoritmos de IA.

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.

Em sua essência, SpongeCake é uma camada de abstração de alto nível sobre o Langchain, projetada para acelerar o desenvolvimento de agentes de IA. Oferece suporte integrado para registrar ferramentas — como busca na web, conectores de banco de dados ou APIs personalizadas — gerenciar modelos de prompts e persistir memórias de conversação. Com configurações baseadas em código ou YAML, equipes podem definir comportamentos de agentes de forma declarativa, encadear fluxos de trabalho multi etapas e habilitar seleção dinâmica de ferramentas. A CLI incluída facilita testes locais, depuração e implantação, tornando o SpongeCake ideal para construir chatbots, automatizadores de tarefas e assistentes específicos de domínio, tudo sem repetição de boilerplate.

TDD-GPT-Agent integra os modelos GPT-4 ou GPT-3.5 da OpenAI em uma CLI baseada em Python para conduzir um ciclo totalmente automatizado de desenvolvimento orientado por testes. Dada a especificação de uma função pelo desenvolvedor, ela gera arquivos de teste pytest, executa testes localmente, analisa falhas e produz código de implementação para satisfazer asserções. Repite o ciclo até que todos os testes passem. Configurado via arquivo YAML, o agente suporta personalização de prompts, registro de sessões, integração com Git e pode ser incorporado em pipelines CI/CD para garantia contínua de qualidade. Este fluxo de trabalho orientado por IA acelera o desenvolvimento, melhora a cobertura e reforça códigos confiáveis.

Agent Forge simplifica todo o ciclo de vida do desenvolvimento de agentes de IA, oferecendo comandos CLI para gerar código base, templates de conversa e configurações. Os desenvolvedores podem definir funções de agentes, anexar provedores de LLM e integrar ferramentas externas, como bancos de dados vetoriais, APIs REST e plugins personalizados usando descritores YAML ou JSON. O framework permite execução local, testes interativos e empacotamento de agentes como imagens Docker ou funções serverless para uma implantação fácil. Log de eventos incorporado, perfis de ambiente e hooks de VCS facilitam a depuração, colaboração e pipelines de CI/CD. Essa arquitetura flexível suporta a criação de chatbots, assistentes de pesquisa autônomos, bots de suporte ao cliente e fluxos de trabalho de processamento de dados automatizados com configuração mínima.

Agent Nexus oferece uma arquitetura modular para projetar, configurar e executar agentes de IA interconectados que colaboram para resolver tarefas complexas. Desenvolvedores podem registrar agentes dinamicamente, personalizar comportamentos por meio de módulos Python e definir pipelines de comunicação usando configurações YAML simples. O roteador de mensagens embutido garante fluxo confiável de dados entre agentes, enquanto ferramentas integradas de registro e monitoramento ajudam a acompanhar o desempenho e depurar fluxos de trabalho. Com suporte a bibliotecas populares de IA como OpenAI e Hugging Face, o Agent Nexus simplifica a integração de modelos diversos. Seja prototipando experiências de pesquisa, construindo assistentes automatizados de atendimento ao cliente ou simulando ambientes multiagente, o Agent Nexus agiliza o desenvolvimento e testes de sistemas de IA colaborativos, desde pesquisa acadêmica até implantações comerciais.

AgentIn é uma estrutura de agentes de IA baseada em Python, projetada para acelerar o desenvolvimento de agentes conversacionais e orientados a tarefas. Oferece módulos de memória embutidos para persistir o contexto, integração dinâmica de ferramentas para chamar APIs externas ou funções locais, e um sistema flexível de templates de prompts para interações personalizadas. A orquestração de múltiplos agentes permite fluxos de trabalho paralelos, enquanto os registros e cache melhoram confiabilidade e auditabilidade. Fáceis de configurar via YAML ou código Python, o AgentIn suporta principais provedores de LLM e pode ser estendido com plugins personalizados para capacidades específicas de domínio.

Agent-Baba fornece um kit de ferramentas abrangente para criar e gerenciar agentes de IA autônomos adaptados a tarefas específicas. Oferece uma arquitetura de plugins para ampliar capacidades, um sistema de memória para reter contexto conversacional e automação de fluxo de trabalho para execução sequencial de tarefas. Os desenvolvedores podem integrar ferramentas como web scrapers, bancos de dados e APIs personalizadas nos agentes. O framework simplifica a configuração por meio de esquemas em YAML ou JSON, suporta colaboração entre múltiplos agentes e fornece dashboards de monitoramento para acompanhar o desempenho do agente e logs, permitindo melhorias iterativas e implantação tranquila em diversos ambientes.

Agent of Code é uma estrutura versátil de agente de IA que permite aos desenvolvedores delegar tarefas rotineiras de codificação para agentes inteligentes. Utiliza grandes modelos de linguagem para traduzir prompts em linguagem natural em códigos totalmente funcionais, realizar revisões automáticas de código, depurar códigos existentes e refatorar bases de código legadas. Os usuários definem metas e parâmetros do agente por meio de configurações YAML ou JSON, escolhem plugins para tarefas como testes ou integração contínua, e executam agentes via CLI. A estrutura gerencia chamadas de API, gerencia janelas de contexto e monta respostas modulares em scripts de código coesos. Com uma arquitetura extensível, desenvolvedores podem integrar módulos personalizados, sistemas de controle de versão e adaptar o pipeline do agente aos fluxos de trabalho do projeto.

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.

Cognita oferece uma arquitetura modular para construir aplicativos RAG: ingerir e indexar documentos, escolher entre OpenAI, TrueFoundry ou provedores de embeddings de terceiros, e configurar pipelines de recuperação via YAML ou Python DSL. Sua interface frontend integrada permite testar consultas, ajustar parâmetros de recuperação e visualizar similaridade vetorial. Após a validação, a Cognita fornece modelos de implantação para ambientes Kubernetes e serverless, permitindo escalar assistentes de IA baseados em conhecimento em produção com observabilidade e segurança.

Dive é uma estrutura em Python de código aberto projetada para criar e executar agentes de IA autônomos capazes de realizar tarefas de múltiplas etapas com intervenção manual mínima. Ao definir perfis de agentes em arquivos de configuração YAML simples, os desenvolvedores podem especificar APIs, ferramentas e módulos de memória para tarefas como recuperação de dados, análise e orquestração de pipelines. Dive gerencia contexto, estado e engenharia de prompts, permitindo fluxos de trabalho flexíveis com manipulação de erros e registro embutidos. Sua arquitetura plugável suporta uma ampla gama de modelos de linguagem e sistemas de recuperação, facilitando a montagem de agentes para automação de atendimento ao cliente, geração de conteúdo e processos DevOps. O framework escala desde protótipos até produção, oferecendo comandos CLI e endpoints de API para integração perfeita com sistemas existentes.

O Dynamic Multi-Agent RAG Pathway fornece uma arquitetura modular onde cada agente trata tarefas específicas — como recuperação de documentos, busca vetorial, sumarização de contextos ou geração — enquanto um orquestrador central roteia dinamicamente entradas e saídas entre eles. Os desenvolvedores podem definir agentes personalizados, montar pipelines por meio de arquivos de configuração simples e aproveitar suporte integrado para logs, monitoramento e plugins. Essa estrutura acelera o desenvolvimento de soluções baseadas em RAG complexas, permitindo decomposição adaptativa de tarefas e processamento paralelo para melhorar o rendimento e a precisão.

Ollama Workflows é uma biblioteca de pipelines de agentes de IA configuráveis, construídos sobre a estrutura do Ollama LLM. Oferece dezenas de fluxos de trabalho prontos—como resumo, tradução, revisão de código, extração de dados, elaboração de e-mails, entre outros—que podem ser encadeados em definições YAML ou JSON. Os usuários instalam o Ollama, clonam o repositório, selecionam ou personalizam um fluxo de trabalho e executam via CLI. Todo o processamento ocorre localmente na sua máquina, preservando a privacidade dos dados enquanto permite iteração rápida e manutenção de resultados consistentes em projetos.

Julep AI é uma plataforma open-source projetada para ajudar equipes de ciência de dados a construir, iterar e implantar rapidamente fluxos de trabalho de IA em várias etapas. Com Julep, você pode criar pipelines de IA escaláveis, duráveis e de longa duração usando agentes, tarefas e ferramentas. A configuração baseada em YAML da plataforma simplifica processos complexos de IA e garante fluxos de trabalho prontos para produção. Ela suporta prototipagem rápida, design modular e integração perfeita com sistemas existentes, tornando-a ideal para lidar com milhões de usuários simultâneos, enquanto fornece total visibilidade sobre as operações de IA.

Sistema de Agente Linguístico é uma estrutura Python de código aberto projetada para construir agentes inteligentes que aproveitam modelos de linguagem para planejar e executar tarefas. Inclui componentes para gerenciamento de memória, registro de ferramentas, planejador e executor, permitindo que os agentes mantenham contexto, chamem APIs externas, realizem buscas na web e automatizem fluxos de trabalho. Configurável via YAML, suporta múltiplos provedores de LLM, possibilitando prototipagem rápida de chatbots, resumidores de conteúdo e assistentes autônomos. Os desenvolvedores podem ampliar a funcionalidade criando ferramentas e backends de memória personalizados, implantando os agentes localmente ou em servidores.

LLM-Culture fornece uma abordagem estruturada para incorporar a cultura organizacional nas interações do grande modelo de linguagem. Você começa definindo os valores da sua marca e regras de estilo em um arquivo de configuração simples. A estrutura oferece uma biblioteca de modelos de prompt projetados para reforçar essas diretrizes. Após gerar as saídas, o kit de avaliação integrado mede o alinhamento com seus critérios culturais e destaca quaisquer inconsistências. Por fim, implante a estrutura junto ao seu pipeline de LLM — seja via API ou localmente — para que cada resposta siga continuamente o tom, ética e personalidade da sua marca.