Exo é uma estrutura centrada no desenvolvedor que permite criar agentes baseados em IA capazes de se comunicar com usuários, invocar APIs externas e preservar o contexto da conversa. No seu núcleo, o Exo usa definições em TypeScript para descrever ferramentas, camadas de memória e gerenciamento de diálogos. Os usuários podem registrar ações personalizadas para tarefas como recuperação de dados, agendamento ou orquestração de APIs. A estrutura gerencia automaticamente modelos de prompt, roteamento de mensagens e tratamento de erros. O módulo de memória do Exo pode armazenar e recuperar informações específicas do usuário ao longo de sessões. Desenvolvedores implantam agentes em ambientes Node.js ou sem servidor com configuração mínima. O Exo também suporta middleware para registro, autenticação e métricas. Seu design modular garante que os componentes possam ser reutilizados em vários agentes, acelerando o desenvolvimento e reduzindo redundâncias.

SwiftAgent oferece um kit de ferramentas robusto para construir agentes inteligentes integrando diretamente os modelos da OpenAI em Swift. Os desenvolvedores podem declarar ações personalizadas e ferramentas externas, que os agentes invocam com base nas consultas do usuário. O framework mantém a memória de conversação, permitindo que os agentes façam referência às interações passadas. Suporta templates de prompts e inserção dinâmica de contexto, facilitando diálogos de múltiplas etapas e lógica de tomada de decisão. A API assíncrona do SwiftAgent funciona perfeitamente com a concorrência do Swift, tornando-o ideal para ambientes iOS, macOS ou do lado do servidor. Ao abstrair chamadas de modelos, armazenamento de memória e orquestração de pipelines, o SwiftAgent capacita equipes a prototipar e implantar assistentes conversacionais, chatbots ou agentes de automação rapidamente em projetos Swift.

Tongui Agent fornece uma arquitetura modular para criar agentes de IA que podem manter o estado da conversa, usar ferramentas externas e coordenar múltiplos sub-agentes. Desenvolvedores configuram backends LLM, definem ações personalizadas e anexam módulos de memória para armazenar o contexto. O framework inclui uma SDK, CLI e hooks de middleware para observabilidade, facilitando a integração em aplicações web ou Node.js. Os LLMs suportados incluem OpenAI, Azure OpenAI e modelos de código aberto.

O SDK Goat foi projetado para simplificar a criação e orquestração de agentes de IA em Go. Ele fornece integrações plugáveis de LLM (OpenAI, Anthropic, Azure, modelos locais), um registro de ferramentas para ações personalizadas e armazenamentos de memória para conversas com estado. Os desenvolvedores podem definir cadeias, estratégias de representadores e publicadores para saída de interações via CLI, WebSocket, endpoints REST ou uma interface web embutida. Goat suporta respostas em streaming, registro de logs personalizável e gerenciamento fácil de erros. Com esses componentes, você pode desenvolver chatbots, fluxos de automação e sistemas de suporte à decisão em Go com pouco código boilerplate, mantendo flexibilidade para trocar ou estender provedores e ferramentas conforme necessário.

Java Action Generic é uma biblioteca leve e modular que permite aos desenvolvedores implementar comportamentos de agentes autônomos em Java, definindo ações genéricas. As ações são unidades de trabalho parametrizadas que os agentes podem executar, agendar e compor em tempo de execução. O framework oferece uma interface de ação consistente, permitindo que os desenvolvedores criem ações personalizadas, gerenciem parâmetros de ação e integrem-se à gestão do ciclo de vida do agente LightJason. Com suporte para execução baseada em eventos e concorrência, os agentes podem realizar tarefas como tomada de decisão dinâmica, interação com serviços externos e orquestração de comportamentos complexos. A biblioteca promove reutilizabilidade e design modular, sendo adequada para pesquisas, simulações, IoT e aplicações de IA em jogos em qualquer plataforma suportada por JVM.

AAGPT é uma estrutura de agente de IA extensível e de código aberto, projetada para construir agentes autônomos. Permite definir objetivos de alto nível, gerenciar a memória de conversação, planejar tarefas em múltiplas etapas e integrar ferramentas ou APIs externas. Usando um arquivo de configuração simples e o SDK em Python, você pode personalizar o comportamento do agente, definir ações personalizadas e implantar agentes que podem interagir com fontes de dados, executar comandos e aprender com interações passadas para melhorar o desempenho ao longo do tempo.