Agent Script fornece uma camada de scripting declarativa sobre grandes modelos de linguagem, permitindo que você escreva scripts em YAML ou JSON que definem fluxos de trabalho do agente, chamadas de ferramenta e uso de memória. Você pode conectar OpenAI, LLMs locais ou outros provedores, conectar APIs externas como ferramentas e configurar backends de memória de longo prazo. A estrutura gerencia contexto, execução assíncrona e logs detalhados automaticamente. Com pouco código, você pode prototipar chatbots, fluxos de trabalho RPA, agentes de extração de dados ou ciclos de controle personalizados, facilitando a construção, teste e implantação de automações alimentadas por IA.

Agentube AI Agent é uma plataforma baseada na web que capacita empresas e desenvolvedores a criar agentes impulsionados por IA sem código. Oferece fluxos de conversa arrastar e soltar, gerenciamento de memória, dashboards analíticos e integrações de API perfeitas. Os agentes podem lidar com suporte ao cliente, qualificação de leads, agendamento e tarefas de recuperação de dados. Construída na Vercel, suporta atualizações em tempo real, edição colaborativa e implantações com um clique em widgets web, Telegram, WhatsApp ou endpoints personalizados.

Browse AI é uma plataforma de extração e monitoramento de dados da web sem codificação. Permite que os usuários convertam qualquer site em uma API e extraiam dados em planilhas com facilidade. Os usuários podem monitorar páginas da web em busca de alterações e atualizar seus dados automaticamente. A plataforma oferece robôs pré-construídos para tarefas especializadas, tornando-se uma solução acessível para usuários sem habilidades de programação.

A Cinnamon AI desenvolve soluções de IA voltadas para automatizar a extração de dados de documentos não estruturados, como faturas, contratos e formulários. A tecnologia deles elimina a necessidade de entrada manual de dados, aumentando a eficiência e a precisão dos negócios. Os produtos da Cinnamon AI são projetados para atender a várias indústrias, incluindo finanças e tecnologia, empregando processamento avançado de documentos e modelos de IA generativa.

Deep-Research-With-Web-Scraping-by-LLM-And-AI-Agent foi projetado para automatizar o fluxo de trabalho de pesquisa de ponta a ponta combinando técnicas de web scraping com capacidades de grandes modelos de linguagem. Os usuários definem domínios alvo, especificam padrões de URL ou consultas de busca, e configuram regras de análise usando BeautifulSoup ou bibliotecas semelhantes. A estrutura orquestra requisições HTTP para extrair textos brutos, tabelas ou metadados, e depois alimenta o conteúdo recuperado em um LLM para tarefas como sumarização, agrupamento de tópicos, perguntas e respostas, ou normalização de dados. Suporta laços iterativos onde as saídas do LLM guiam tarefas de scraping subsequentes, permitindo aprofundamentos em fontes relacionadas. Com cache embutido, tratamento de erros e modelos de prompt configuráveis, este agente agiliza a coleta de informações abrangente, sendo ideal para revisões de literatura acadêmica, inteligência competitiva e automação de pesquisa de mercado.

Labs é uma linguagem de domínio específico de código aberto, incorporável, projetada para definir e executar agentes de IA usando grandes modelos de linguagem. Ela fornece construções para declarar prompts, gerenciar contexto, fazer ramificações condicionais e integrar ferramentas externas (por exemplo, bancos de dados, APIs). Com Labs, os desenvolvedores descrevem fluxos de trabalho de agentes como código, orquestrando tarefas de múltiplas etapas, como recuperação de dados, análise e geração. O framework compila scripts DSL em pipelines executáveis que podem ser rodados localmente ou em produção. Labs suporta REPL interativo, ferramentas de linha de comando e integração com provedores padrão de LLM. Sua arquitetura modular permite fácil extensão com funções e utilitários personalizados, promovendo prototipagem rápida e desenvolvimento de agentes sustentável. A runtime leve garante baixa sobrecarga e integração transparente em aplicações existentes.

LLMFlow fornece uma maneira declarativa de projetar, testar e implantar fluxos de trabalho complexos de modelos linguísticos. Os desenvolvedores criam Nós que representam prompts ou ações, e os encadeiam em Fluxos que podem ramificar com base em condições ou saídas de ferramentas externas. A gestão de memória incorporada rastreia o contexto entre etapas, enquanto os adaptadores permitem integração transparente com OpenAI, Hugging Face e outros. Estenda a funcionalidade via plugins para ferramentas ou fontes de dados personalizadas. Execute fluxos localmente, em contêineres ou como funções serverless. Casos de uso incluem criar agentes conversacionais, geração automática de relatórios e pipelines de extração de dados — tudo com execução e registro transparentes.

A Nanonets fornece uma plataforma de IA de ponta projetada para automatizar a extração de dados de documentos não estruturados ou semi-estruturados. A plataforma simplifica fluxos de trabalho em vários processos de negócios, usando modelos de aprendizado de máquina para capturar, reconhecer e extrair dados de forma eficiente. Ao automatizar essas tarefas, as empresas podem economizar tempo, reduzir erros e melhorar a produtividade geral.

A Stock Alpha aproveita a tecnologia de IA de ponta para transformar a forma como os investidores buscam, analisam e interpretam dados de empresas. Ela permite que os usuários façam perguntas e recebam resumos abrangentes de relatórios anuais, transcrições de chamadas de resultados e apresentações para investidores de mais de 200 ações indianas. Ao automatizar a extração de informações cruciais, a Stock Alpha não só economiza tempo, mas também melhora a eficiência da tomada de decisão, ajudando os usuários a descobrir insights acionáveis em suas jornadas de investimento.

Virtual Scientists V2 funciona como uma estrutura modular de agentes de IA voltada para pesquisa científica. Ela define múltiplos cientistas virtuais—Químico, Físico, Biólogo e Cientista de Dados—cada um equipado com conhecimentos específicos de domínio e integrações de ferramentas. Esses agentes utilizam LangChain para orquestrar chamadas de API a fontes como Semantic Scholar, ArXiv e buscas na web, permitindo recuperação automatizada de literatura, análise contextual e extração de dados. Os usuários podem scriptar tarefas ao especificar objetivos de pesquisa; os agentes coletam artigos, resumem metodologias e resultados, propõem protocolos experimentais, geram hipóteses e produzem relatórios estruturados. A estrutura suporta plugins para ferramentas e fluxos de trabalho personalizados, promovendo extensibilidade. Automatizando tarefas repetitivas de pesquisa, o Virtual Scientists V2 acelera a geração de insights e diminui esforço manual em projetos multidisciplinares.