Whiz foi projetado para oferecer uma base robusta para o desenvolvimento de agentes inteligentes capazes de realizar fluxos de trabalho conversacionais e orientados a tarefas complexas. Usando Whiz, os desenvolvedores definem "ferramentas" — funções em Python ou APIs externas — que o agente pode invocar ao processar consultas do usuário. Um módulo de memória integrado captura e recupera o contexto da conversa, permitindo interações coerentes de múltiplos turnos. Um motor de planejamento dinâmico decompoe objetivos em passos acionáveis, enquanto uma interface flexível permite injetar políticas personalizadas, registros de ferramentas e backends de memória. Whiz suporta busca semântica baseada em embeddings para recuperar documentos relevantes, registro para auditoria e execução assíncrona para escalabilidade. Totalmente de código aberto, Whiz pode ser implantado em qualquer lugar que rode Python, permitindo prototipagem rápida de bots de suporte ao cliente, assistentes de análise de dados ou agentes especializados em domínio com pouco código boilerplate.

AgenticAppBuilder acelera o desenvolvimento de agentes de IA fornecendo um comando CLI para criar aplicações prontas para produção. Configura as definições do modelo de linguagem, backends de memória, integrações de ferramentas e uma interface de usuário, permitindo que os desenvolvedores se concentrem na lógica personalizada do agente. A arquitetura modular suporta extensibilidade de combinações de ferramentas, gerenciamento de chaves de API de forma transparente e scripts de implantação para ambientes locais ou na nuvem, reduzindo a quantidade de código repetitivo e acelerando prototipagem.

FAgent oferece uma arquitetura modular para construir agentes de IA, incluindo abstrações de ambiente, interfaces de política e conectores de ferramenta. Suporta integração com serviços populares de LLM, implementa gerenciamento de memória para retenção de contexto e fornece uma camada de observabilidade para registro e monitoramento das ações do agente. Os desenvolvedores podem definir ferramentas e ações personalizadas, orquestrar fluxos de trabalho de várias etapas e executar avaliações baseadas em simulação. O FAgent também inclui plugins para coleta de dados, métricas de desempenho e testes automáticos, tornando-o adequado para pesquisa, prototipagem e implantação de agentes autônomos em vários domínios.

O GPT-CodeApp oferece uma interface gráfica intuitiva onde os usuários digitam descrições em linguagem natural (por exemplo, “construir um formulário de login em React”) e recebem instantaneamente trechos de código prontos para uso ou uma estrutura de projeto. Suporta principais linguagens como JavaScript, Python, Java, C# e mais. Os usuários podem personalizar os prompts, navegar pelo histórico e exportar os arquivos gerados. Construído com Electron e React, roda em várias plataformas sem necessidade de plugin no IDE. O GPT-CodeApp ajuda a acelerar o desenvolvimento, reduzir o código repetitivo e aprender novos frameworks por meio de exemplos.

Microsoft AutoGen foi projetado para facilitar o desenvolvimento de ponta a ponta de agentes de IA autônomos, fornecendo componentes moduláveis para gerenciamento de memória, planejamento de tarefas, integração de ferramentas e comunicação. Os desenvolvedores podem definir ferramentas personalizadas com esquemas estruturados e conectar-se a principais provedores de LLM como OpenAI e Azure OpenAI. A estrutura suporta a orquestração de agentes únicos e múltiplos, permitindo fluxos de trabalho colaborativos onde os agentes coordenam para concluir tarefas complexas. Sua arquitetura plug-and-play permite fácil extensão com novos armazenamento de memória, estratégias de planejamento e protocolos de comunicação. Ao abstrair os detalhes de integração de baixo nível, o AutoGen acelera a Prototipagem e implantação de aplicações baseadas em IA em domínios como suporte ao cliente, análise de dados e automação de processos.

O Exemplo de Cliente Personalizado AgentForce fornece uma base de código que utiliza JavaScript/TypeScript e APIs Salesforce para autenticar contra uma organização Salesforce, gerenciar sessões de chat do AgentForce, enviar e receber mensagens e personalizar componentes da interface do usuário. Ele demonstra assinatura de eventos, integração de lógica de negócios personalizada e estilização via Lightning Web Components. Os desenvolvedores podem usar este modelo para estruturar agentes conversacionais de IA, adaptar fluxos de mensagens, integrar sistemas externos e estender a estrutura para atender aos fluxos de trabalho e requisitos de branding únicos da organização.

AgentSpeak é uma implementação de código aberto, baseada em Java, da linguagem de programação AgentSpeak(L), projetada para facilitar a criação e gestão de agentes autônomos BDI (Crença-Desejo-Intenção). Ela possui um ambiente de tempo de execução que analisa o código AgentSpeak(L), mantém as bases de crenças dos agentes, dispara eventos e seleciona e executa planos com base nas crenças e metas atuais. O interpretador suporta execução concorrente de agentes, atualizações dinâmicas de planos e semânticas personalizáveis. Com uma arquitetura modular, os programadores podem estender componentes principais, como seleção de planos e revisão de crenças. AgentSpeak permite que pesquisadores e profissionais de indústria prototypes, simulem e implantem agentes inteligentes em simulações, sistemas IoT e cenários multiagente.