Astro Agents fornece uma arquitetura modular para construir agentes de IA em JavaScript e TypeScript. Os desenvolvedores podem registrar ferramentas personalizadas para pesquisa de dados, integrar armazenamentos de memória para preservar o contexto da conversa e orquestrar fluxos de trabalho de raciocínio de várias etapas. Suporta múltiplos provedores de LLM, como OpenAI e Hugging Face, e pode ser implantado como sites estáticos ou funções serverless. Com observabilidade incorporada e plugins extensíveis, as equipes podem prototipar, testar e escalar assistentes movidos por IA sem sobrecarga pesada de infraestrutura.

O LLM-Agent fornece uma arquitetura estruturada para construir agentes inteligentes usando LLMs. Inclui um kit de ferramentas para definir ferramentas personalizadas, módulos de memória para preservação de contexto e executores que orquestram cadeias complexas de ações. Os agentes podem chamar APIs, executar processos locais, consultar bancos de dados e gerenciar o estado de conversas. Modelos de prompt e hooks de plugins permitem ajuste fino do comportamento do agente. Projetado para extensibilidade, o LLM-Agent suporta adicionar novas interfaces de ferramentas, avaliadores personalizados e roteamento dinâmico de tarefas, possibilitando automação de pesquisa, análise de dados, geração de código e mais.

A IA da Miah utiliza processamento de linguagem natural avançado para envolver os usuários em conversas significativas. Suas capacidades incluem entender a intenção do usuário, responder contextualmente a perguntas e fornecer recomendações com base nas interações do usuário. A IA da Miah foi especificamente desenvolvida para facilitar a comunicação sem costura, garantindo que os usuários recebam informações precisas e relevantes de forma eficiente. Este agente de IA se destaca na personalização das experiências dos usuários enquanto aprende continuamente para melhorar suas ofertas.

negotiation_agent fornece uma coleção modular de ferramentas para construir bots de negociação autônomos alimentados por modelos semelhantes ao GPT. Desenvolvedores podem especificar cenários de negociação definindo itens, preferências e funções de utilidade para modelar objetivos dos agentes. O framework inclui templates de agentes pré-definidos e permite a integração de estratégias personalizadas, possibilitando geração de ofertas, avaliação de contra-ofertas, decisões de aceitação e encerramento de acordos. Gerencia os fluxos de diálogo usando protocolos padronizados, suporta simulações em lote para experimentos no estilo torneio e calcula métricas de desempenho como taxa de acordo, ganhos de utilidade e pontuações de justiça. Sua arquitetura aberta facilita a troca de backends LLM subjacentes e a extensão da lógica do agente por meio de plugins. Com negotiation_agent, equipes podem prototipar e avaliar rapidamente soluções automatizadas de barganha em comércio eletrônico, pesquisa e ambientes educacionais.

AgentInteraction é um framework em Python orientado a desenvolvedores, projetado para simular, coordenar e avaliar interações entre múltiplos agentes usando grandes modelos de linguagem. Permite aos usuários definir papéis distintos para os agentes, controlar o fluxo de conversa por meio de um gerenciador central e integrar qualquer provedor de LLM via uma API consistente. Com recursos como roteamento de mensagens, gerenciamento de contexto e análises de desempenho, o AgentInteraction simplifica experimentos com arquiteturas colaborativas ou competitivas de agentes, facilitando o prototipagem de cenários complexos de diálogo e a medição de taxas de sucesso.

Cloudflare Agents é projetado para ajudar os desenvolvedores a construir, implantar e gerenciar agentes de IA autônomos na borda da rede usando Cloudflare Workers. Aproveitando um SDK unificado, você pode definir comportamentos do agente, ações personalizadas e fluxos de conversação em JavaScript ou TypeScript. A estrutura integra-se perfeitamente com principais provedores de LLM como OpenAI e Anthropic, e oferece suporte incorporado para requisições HTTP, variáveis de ambiente e respostas em streaming. Uma vez configurados, os agentes podem ser implantados globalmente em segundos, oferecendo interações de latência ultrabaixa aos usuários finais. Cloudflare Agents também inclui ferramentas para desenvolvimento local, testes e depuração, garantindo uma experiência de desenvolvimento suave.

Botpress é uma plataforma de desenvolvimento de chatbot de código aberto projetada para desenvolvedores criarem e gerenciarem agentes de conversação. Suporta entendimento de linguagem natural, gerenciamento de diálogo e módulos de aprendizado de máquina integrados. Os usuários podem criar fluxos de trabalho personalizados e integrá-los com APIs externas. Com o Botpress, as empresas podem implantar chatbots em várias plataformas, melhorando o engajamento do cliente e automatizando eficazmente o serviço ao cliente.

Dial4JaCa é um plugin de biblioteca Java para a plataforma multiagentes JaCaMo que intercepta mensagens entre agentes, codifica as intenções dos agentes e as encaminha através de backends LLM (OpenAI, modelos locais). Gerencia o contexto do diálogo, atualiza base de crenças e integra a geração de respostas diretamente nos ciclos de raciocínio do AgentSpeak(L). Desenvolvedores podem personalizar prompts, definir artefatos de diálogo e lidar com chamadas assíncronas, permitindo que agentes interpretem declarações de usuários, coordenem tarefas e recuperem informações externas em linguagem natural. Seu design modular suporta tratamento de erros, registro de logs e seleção múltipla de LLMs, sendo ideal para pesquisa, educação e prototipagem rápida de MAS conversacionais.

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.

Jaaz é uma estrutura extensível de agentes de IA projetada para criar soluções altamente interativas de chatbots e assistentes de voz. Construído sobre Node.js e JavaScript, fornece módulos principais para gerenciamento de diálogos, memória com contexto e integração de APIs de terceiros, permitindo uso dinâmico de ferramentas durante as conversas. Os desenvolvedores podem definir habilidades personalizadas, aproveitar grandes modelos de linguagem para compreensão de linguagem natural e integrar motores de conversão de voz em texto e texto em voz para experiências habilitadas por voz. A arquitetura modular do Jaaz simplifica a implantação em infraestruturas cloud e locais, suportando prototipagem rápida e fluxos de trabalho de nível produtivo.

RAGENT foi projetado para criar agentes autônomos de IA que podem interagir com diversas ferramentas e fontes de dados. Em seu núcleo, utiliza geração aumentada por recuperação para buscar contextos relevantes de arquivos locais ou fontes externas e depois compõe respostas via modelos da OpenAI. Desenvolvedores podem conectar ferramentas para busca na web, automação de navegador com Selenium, operações de leitura/escrita de arquivos, execução de código em sandboxes seguras e OCR para extração de texto de imagens. O framework gerencia a memória da conversa, manipula a orquestração de ferramentas e suporta templates de prompt personalizados. Com RAGENT, equipes podem prototipar rapidamente agentes inteligentes para Q&A de documentos, automação de pesquisa, resumo de conteúdo e automação de fluxos de trabalho de ponta a ponta, tudo dentro de um ambiente Python.

O Samantha Voice AI Agent é uma estrutura de assistente de voz totalmente modular, de código aberto, construída em Python. Aproveita o modelo GPT-4 da OpenAI para gerenciamento de diálogo contextual, Whisper para transcrição de fala para texto precisa, e ElevenLabs ou TTS da Microsoft para saída de fala realista. Com suporte embutido para escuta contínua, ganchos de habilidades personalizáveis, integrações de API e gatilhos orientados por eventos, o Samantha permite aos desenvolvedores criar fluxos de trabalho de voz personalizados, automatizar tarefas e implantar em ambientes de desktop ou servidor sem restrições severas de licença.

O Baidu AI App Builder oferece um ambiente completo para desenvolver agentes e aplicativos impulsionados por IA por meio de uma abordagem visual de baixo código. Os usuários podem aproveitar os serviços integrados de IA do Baidu, como NLP, recuperação de grafo de conhecimento, conversão de fala para texto e texto para fala, para construir chatbots inteligentes que suportam conversas de múltiplos turnos e lidam com as intenções do usuário. A plataforma fornece módulos de arrastar e soltar para projetar fluxos de diálogo, conectar a APIs externas e automatizar tarefas de backend usando construtores de fluxo de trabalho. Também suporta a gestão de base de conhecimento, importando dados FAQ e documentos personalizados, melhorando a precisão do agente. Uma vez configurados, os agentes podem ser implantados na web, WeChat, Mini Program do Baidu e outros canais. Um painel de análise integrado monitora interações de usuários, desempenho do agente e ajuda a refinar as respostas.