O NaturalAgents é uma biblioteca de Python de código aberto projetada para facilitar a criação e implantação de agentes alimentados por LLMs. Fornece módulos para gerenciamento de memória, rastreamento de contexto e integração de ferramentas, permitindo que os agentes armazenem e recuperem informações durante sessões longas. Um planejador hierárquico orquestra raciocínios e ações de várias etapas, enquanto um sistema de extensão suporta plugins personalizados e chamadas a APIs externas. Logs integrados e análises permitem que os desenvolvedores monitorem o desempenho do agente e depurem problemas de fluxo de trabalho. O NaturalAgents também suporta execução síncrona e assíncrona, tornando-o flexível para usos interativos e pipelines automatizadas.

Agent Transparency Tool oferece uma estrutura abrangente para instrumentar agentes de IA com recursos de transparência. Fornece interfaces de registro para registrar transições de estado e decisões, módulos para calcular métricas-chave de transparência (por exemplo, escores de confiança, linhagem de decisão) e painéis de visualização para explorar o comportamento do agente ao longo do tempo. Integra-se perfeitamente com frameworks populares de agentes, gera logs estruturados de transparência, suporta exportação em formatos JSON ou CSV e inclui utilitários para plotar curvas de transparência para auditoria e análise de desempenho. Este kit de ferramentas capacita equipes a identificar vieses, depurar fluxos de trabalho e demonstrar práticas responsáveis de IA.

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.