Cerebellum oferece uma plataforma modular onde os desenvolvedores definem agentes usando planos declarativos compostos por etapas sequenciais ou chamadas de ferramentas. Cada plano pode chamar ferramentas embutidas ou personalizadas — como conectores de API, recuperadores ou processadores de dados — através de uma interface unificada. Módulos de memória permitem que agentes armazenem, recuperem e esqueçam informações entre sessões, possibilitando interações conscientes de contexto e com estado. Ele se integra a modelos de linguagem populares (OpenAI, Hugging Face), suporta registro de ferramentas personalizadas e possui um motor de execução baseado em eventos para controle em tempo real. Com registro, manipulação de erros e ganchos de plugins, Cerebellum aumenta a produtividade, facilitando o desenvolvimento rápido de agentes para automação, assistentes virtuais e aplicações de pesquisa.

Duet GPT é uma estrutura de código aberto baseada em Python para orquestrar conversas multi-agente entre dois modelos GPT. Você define papéis distintos para os agentes, personalizados com prompts de sistema, e a estrutura gerencia automaticamente a troca de turnos, envio de mensagens e histórico de conversas. Essa estrutura cooperativa acelera a resolução de tarefas complexas, permitindo raciocínio comparativo, ciclos de crítica e refinamento iterativo por meio de trocas de ida e volta. Sua integração perfeita com a API da OpenAI, configuração simples e registro embutido o tornam ideal para pesquisa, prototipagem e fluxos de trabalho de produção em assistência de codificação, suporte à decisão e ideação criativa. Os desenvolvedores podem estender as classes principais para integrar novos serviços LLM, ajustar a lógica do iterador e exportar transcrições em formatos JSON ou Markdown para análise posterior.

GoLC fornece aos desenvolvedores um conjunto completo de ferramentas para construir cadeias de modelos de linguagem e agentes em Go. Em seu núcleo, inclui gerenciamento de cadeias, templates de prompts personalizáveis e integração fluida com os principais provedores de LLM. Por meio de carregadores de documentos e lojas vetoriais, GoLC habilita recuperação baseada em embeddings, alimentando fluxos de trabalho RAG. O framework suporta módulos de memória com estado para contextos de conversação e uma arquitetura leve de agentes para orquestrar raciocínios de múltiplos passos e chamadas de ferramentas. Seu design modular permite conectar ferramentas personalizadas, fontes de dados e manipuladores de saída. Com performance nativa de Go e dependências mínimas, GoLC agiliza o desenvolvimento de pipelines de IA, sendo ideal para criar chatbots, assistentes de conhecimento, agentes de raciocínio automatizado e serviços AI de produção em Go.

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.

AI Agents com LangGraph aproveita uma representação gráfica para definir relacionamentos e comunicação entre agentes de IA autônomos. Cada nó representa um agente ou ferramenta, permitindo decomposição de tarefas, personalização de prompts e roteamento dinâmico de ações. A estrutura integra-se perfeitamente com LLMs populares e suporta funções de ferramenta personalizadas, armazenamentos de memória e registro para depuração. Desenvolvedores podem prototipar fluxos de trabalho complexos, automatizar processos de múltiplas etapas e experimentar interações colaborativas de agentes com apenas algumas linhas de código Python.

AtomicAgent fornece uma estrutura para definir, compor e executar tarefas de agentes de IA. Os módulos principais incluem um registro de ferramentas para registrar e invocar serviços externos, um gerenciador de memória para persistir o contexto de conversa ou tarefas, e um motor de orquestração que conduz as interações com LLM etapa por etapa. Os desenvolvedores podem definir ferramentas reutilizáveis, configurar lógica de decisão e aproveitar a execução assíncrona para tarefas de longa duração. O design modular do AtomicAgent promove facilidade de manutenção, testabilidade e iteração rápida de fluxos de trabalho complexos orientados por IA, de chatbots a pipelines de processamento de dados.

AutoGen UI é uma caixa de ferramentas de frontend projetada para renderizar e gerenciar fluxos de conversação multiagente. Oferece componentes prontos, como janelas de chat, seletores de agentes, linhas do tempo de mensagens e painéis de depuração. Os desenvolvedores podem configurar múltiplos agentes de IA, transmitir respostas em tempo real, registrar cada etapa da conversa e aplicar estilos personalizados. Sua integração facilita com bibliotecas de orquestração backend para fornecer uma interface completa de ponta a ponta para construir e monitorar interações de agentes de IA.