Emma-X fornece uma plataforma de orquestração de agentes modular para construir assistentes de IA conversacionais usando grandes modelos de linguagem. Os desenvolvedores podem definir comportamentos de agentes via configurações JSON, selecionar provedores de LLM como OpenAI, Hugging Face ou endpoints locais, e anexar ferramentas externas como busca, bancos de dados ou APIs personalizadas. A camada de memória integrada preserva o contexto entre sessões, enquanto os componentes de UI lidam com renderização de chat, uploads de arquivos e prompts interativos. Hooks de plugins permitem busca de dados em tempo real, análises e botões de ação personalizados. Emma-X vem com exemplos de agentes para suporte ao cliente, criação de conteúdo e geração de código. Sua arquitetura aberta permite que as equipes estendam as capacidades do agente, integrem-se com aplicações web existentes e itere rapidamente nos fluxos de conversa sem expertise profundo em LLM.

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.

Owl oferece um kit de ferramentas focado no desenvolvedor que possibilita a criação de agentes de IA autônomos capazes de executar tarefas complexas e de várias etapas. Na sua essência, o Owl utiliza LLMs para raciocínio, amplificados por um sistema de plugins para chamar APIs externas, executar código e consultar bancos de dados. Os desenvolvedores definem agentes usando uma API simples de TypeScript, especificam conjuntos de ferramentas e configuram módulos de memória para manter o estado durante as interações. O runtime do Owl orquestra os ciclos de raciocínio, gerencia chamadas de ferramentas e controla a concorrência. Suporta ambientes Node.js e Deno, garantindo ampla compatibilidade de plataforma. Com recursos embutidos de registro, tratamento de erros e hooks de extensão, o Owl agiliza a prototipagem e implantação de workflows, chatbots e assistentes automatizados baseados em IA.

Rigging é uma estrutura focada no desenvolvedor que agiliza a criação e orquestração de agentes de IA. Fornece registro de ferramentas e funções, gerenciamento de contexto e memória, encadeamento de fluxo de trabalho, eventos de callback e registro de logs. Os desenvolvedores podem integrar múltiplos provedores de LLM, definir plugins personalizados e montar pipelines de múltiplas etapas. O SDK em TypeScript com segurança de tipos do Rigging garante modularidade e reutilização, acelerando o desenvolvimento de agentes de IA para chatbots, processamento de dados e tarefas de geração de conteúdo.

AI-Agents oferece uma arquitetura modular para definir agentes baseados em IA usando Python e modelos OpenAI. Incorpora ferramentas plugáveis — incluindo busca na web, calculadoras, consulta à Wikipedia e funções personalizadas — permitindo que os agentes executem raciocínios complexos de múltiplos passos. Componentes de memória integrados possibilitam retenção de contexto entre sessões. Os desenvolvedores podem clonar o repositório, configurar chaves de API e estender ou trocar ferramentas rapidamente. Com exemplos claros e documentação, AI-Agents agiliza o fluxo de trabalho desde o conceito até a implantação de soluções de IA chamadas personalizadas ou focadas em tarefas.

AgentChat é uma plataforma de gerenciamento de agentes de IA de código aberto que aproveita os modelos GPT da OpenAI para executar agentes conversacionais versáteis. Ela fornece uma interface React para sessões de chat interativas, um backend Node.js para roteamento de APIs e um sistema de plugins para estender as capacidades dos agentes. Os agentes podem ser configurados com prompts baseados em funções, armazenamento de memória persistente e fluxos de trabalho predefinidos para automatizar tarefas como resumir, agendar, extrair dados e notificações. Os usuários podem criar múltiplas instâncias de agentes, atribuir nomes personalizados e alternar entre elas em tempo real. O sistema suporta gerenciamento seguro de chaves API, e desenvolvedores podem construir ou integrar novos conectores de dados, bases de conhecimento e serviços de terceiros para enriquecer as interações dos agentes.

Arenas foi projetada para agilizar o ciclo de desenvolvimento de agentes baseados em LLM. Os desenvolvedores podem definir personas de agentes, integrar APIs e ferramentas externas como plugins e compor fluxos de trabalho de múltiplas etapas usando uma DSL flexível. A estrutura gerencia a memória da conversa, tratamento de erros e logging, habilitando pipelines RAG robustos e colaboração multi-agente. Com uma interface de linha de comando e API REST, as equipes podem criar protótipos de agentes localmente e implantá-los como microsserviços ou aplicativos em containers. Arenas suporta provedores populares de LLM, oferece dashboards de monitoramento e inclui modelos pré-construídos para casos de uso comuns. Essa arquitetura flexível reduz código boilerplate e acelera o time-to-market de soluções de IA em domínios como engajamento do cliente, pesquisa e processamento de dados.

FreeAct utiliza uma arquitetura modular para facilitar a criação de agentes de IA. Os desenvolvedores definem objetivos de alto nível e configuram o módulo de planejamento para gerar planos passo a passo. O componente de raciocínio avalia a viabilidade do plano, enquanto o motor de execução coordena chamadas de API, consultas a bancos de dados e interações com ferramentas externas. O gerenciamento de memória acompanha o contexto de conversa e dados históricos, permitindo que os agentes tomem decisões informadas. O registro de ambiente simplifica a integração de ferramentas e serviços personalizados, permitindo adaptação dinâmica. FreeAct suporta múltiplos backends de LLM e pode ser implantado em servidores locais ou ambientes na nuvem. Sua natureza de código aberto e projeto extensível facilitam a prototipagem rápida de agentes inteligentes para pesquisa e casos de uso de produção.

Just Chat oferece uma interface de chat totalmente hospedada para interagir com modelos de linguagem extensos. Inserindo chaves de API de provedores como OpenAI, Anthropic ou Hugging Face, os usuários podem iniciar conversas multi-turno com suporte a memória. A plataforma permite anexos, possibilitando o upload de documentos para perguntas e respostas contextuais. A integração de plugins permite chamadas a ferramentas externas, como pesquisa na web, cálculos ou consultas a bancos de dados. Desenvolvedores podem criar templates de prompts personalizados, controlar mensagens do sistema e alternar entre modelos de forma transparente. A interface é construída com React e Node.js, oferecendo uma experiência responsiva na web, tanto em desktop quanto em dispositivos móveis. Com seu sistema modular de plugins, os usuários podem adicionar ou remover recursos facilmente, adaptando o Just Chat para bots de suporte ao cliente, assistentes de pesquisa, geradores de conteúdo ou tutores educacionais.

PersonalAI oferece uma estrutura abrangente de agentes que combina integrações avançadas com LLMs, memória semântica persistente e um sistema de plugins extensível. Os desenvolvedores podem configurar backends de memória como Redis, SQLite, PostgreSQL ou armazenamentos vetoriais para gerenciar embeddings e recuperar conversas passadas. Plugins integrados suportam tarefas como busca na web, leitura/gravação de arquivos e execução de código Python, enquanto uma API robusta permite o desenvolvimento de ferramentas personalizadas. O agente orquestra prompts de LLM e chamadas a ferramentas em um fluxo de trabalho dirigido, permitindo respostas contextuais e ações automatizadas. Use LLMs locais via Hugging Face ou serviços em nuvem via OpenAI e Azure OpenAI. O design modular do PersonalAI facilita a prototipagem rápida de assistentes específicos de domínio, bots de pesquisa automatizada ou agentes de gerenciamento de conhecimento que aprendem e se adaptam ao longo do tempo.

Nuzon-AI fornece uma estrutura de agente baseada em Python que permite definir tarefas, gerenciar memória de conversa e estender funcionalidades via plugins. Suporta integração com principais LLMs (OpenAI, modelos locais), permitindo que os agentes realizem interações web, análise de dados e fluxos de trabalho automatizados. A arquitetura inclui um registro de habilidades, sistema de invocação de ferramentas e camada de orquestração multiagente, possibilitando compor agentes para suporte ao cliente, assistência à pesquisa e produtividade pessoal. Com arquivos de configuração, você pode adaptar o comportamento de cada agente, a política de retenção de memória e o registro para depuração ou auditoria.