Scint é uma plataforma poderosa de Agente de IA sem código que permite aos usuários compor, implantar e gerenciar fluxos de trabalho autônomos de múltiplas etapas. Com a interface de arrastar e soltar do Scint, os usuários definem comportamentos de agentes, conectam APIs e fontes de dados, e configuram gatilhos. A plataforma oferece depuração integrada, controle de versão e dashboards de monitoramento em tempo real. Projetado para equipes técnicas e não técnicas, o Scint acelera o desenvolvimento de automação, garantindo a execução confiável de tarefas complexas, desde o processamento de dados até o suporte ao cliente.

O sistema de busca e resgate baseado em múltiplos agentes no ROS é uma estrutura de robótica que utiliza o ROS para implantar múltiplos agentes autônomos para operações coordenadas de busca e resgate. Cada agente utiliza sensores a bordo e tópicos ROS para mapeamento em tempo real, evitação de obstáculos e detecção de alvos. Um coordenador central atribui tarefas de forma dinâmica com base no andamento do agente e no feedback do ambiente. O sistema pode ser executado no Gazebo ou em robôs reais, permitindo que pesquisadores e desenvolvedores testem e aprimorem a cooperação entre múltiplos robôs, protocolos de comunicação e planejamento de missão adaptativo sob condições realistas.

Operit é uma estrutura abrangente de agentes de IA de código aberto, projetada para agilizar a criação de agentes autônomos para várias tarefas. Ao integrar-se com LLMs como GPT da OpenAI e modelos locais, permite raciocínio dinâmico em fluxos de trabalho de múltiplas etapas. Os usuários podem definir plugins personalizados para lidar com recuperação de dados, web scraping, consultas a bancos de dados ou execução de código, enquanto o Operit gerencia o contexto de sessão, memória e invocação de ferramentas. A estrutura oferece uma API clara para construir, testar e implantar agentes com estado persistente, pipelines configuráveis e mecanismos de tratamento de erros. Seja para desenvolver bots de suporte ao cliente, assistentes de pesquisa ou agentes de automação empresarial, a arquitetura extensível e as ferramentas robustas do Operit garantem prototipagem rápida e implantações escaláveis.

CopilotKit é uma estrutura de código aberto em Python projetada para que desenvolvedores criem agentes de IA personalizados. Oferece uma arquitetura modular onde você pode registrar e configurar ferramentas — como acesso ao sistema de arquivos, busca na web, REPL de Python e conectores SQL — e conectá-las a agentes que utilizam qualquer LLM suportado. Módulos de memória integrados permitem a persistência do estado da conversa, enquanto LangGraph permite definir fluxos de raciocínio estruturados para tarefas complexas. Os agentes podem ser implantados em scripts, serviços web ou aplicativos CLI e escalar em diferentes provedores de nuvem. CopilotKit funciona perfeitamente com modelos OpenAI, Azure OpenAI e Anthropic, potencializando fluxos de trabalho automatizados, chatbots e bots de análise de dados.

Nova fornece um kit de ferramentas abrangente para criar agentes AI autônomos em Python. Oferece um planejador que decompõe metas em etapas acionáveis, um sistema de plugins para integrar qualquer ferramenta ou API externa, e um módulo de memória para armazenar e recuperar o contexto da conversa. Os desenvolvedores podem configurar comportamentos personalizados, rastrear decisões do agente através de logs, e estender funcionalidades com pouco código. Nova agiliza todo o ciclo de vida do agente, do design à implantação.

Overeasy é uma estrutura de código aberto baseada em Python para orquestração de agentes de IA alimentados por LLM em vários domínios. Fornece uma arquitetura modular para definir agentes, configurar armazenamentos de memória e integrar ferramentas externas como APIs, bases de conhecimento e bancos de dados. Desenvolvedores podem conectar-se a endpoints de LLM da OpenAI, Azure ou auto-hospedados e projetar fluxos de trabalho dinâmicos envolvendo um ou múltiplos agentes. O mecanismo de orquestração do Overeasy gerencia a delegação de tarefas, tomada de decisões e estratégias de fallback, possibilitando trabalhadores digitais robustos para pesquisa, suporte ao cliente, análise de dados, agendamento e mais. Documentação abrangente e projetos de exemplo aceleram a implantação em Linux, macOS e Windows.