Swarms é uma estrutura focada no desenvolvedor que possibilita a criação, orquestração e execução de fluxos de trabalho de IA multiagente. Você define agentes com funções específicas, configura seu comportamento via prompts de LLMs e liga-os a ferramentas ou APIs externas. Swarms gerencia a comunicação entre agentes, o planejamento de tarefas e a persistência de memória. Sua arquitetura de plugins permite integrar módulos personalizados —como recuperadores, bancos de dados ou painéis de monitoramento—, enquanto os conectores integrados suportam provedores populares de LLM. Seja para análises de dados coordenadas, suporte automatizado ao cliente ou pipelines complexos de tomada de decisão, Swarms fornece os blocos de construção para implantar ecossistemas de agentes autônomos e escaláveis.

O Council fornece um ambiente estruturado para projetar agentes de IA definindo funções, encadeando tarefas e integrando ferramentas ou APIs externas. Os usuários podem configurar armazenamentos de memória, gerenciar o estado do agente e implementar pipelines de raciocínio personalizados. A arquitetura de plugins do Council permite integração fácil com serviços de NLP, fontes de dados e ferramentas de terceiros, permitindo prototipar rapidamente e implantar sistemas multi-agente que coordenam para desempenhar tarefas complexas de forma confiável.

No seu núcleo, o LionAGI oferece uma arquitetura modular para definir e executar etapas de tarefas dependentes, dividindo problemas complexos em componentes lógicos que podem ser processados sequencial ou paralelamente. Cada etapa pode utilizar um prompt personalizado, armazenamento de memória e lógica de decisão para adaptar o comportamento com base nos resultados anteriores. Desenvolvedores podem integrar qualquer API LLM suportada ou modelo hospedado por si próprios, configurar espaços de observação e definir mapeamentos de ações para criar agentes que planejam, raciocinam e aprendem ao longo de múltiplos ciclos. Ferramentas integradas de registro, recuperação de erros e análise permitem monitoramento em tempo real e refinamento iterativo. Seja automatizando fluxos de trabalho de pesquisa, gerando relatórios ou orquestrando processos autônomos, o LionAGI acelera a entrega de agentes de IA inteligentes e adaptáveis com mínimo código boilerplate.

ManasAI é uma estrutura baseada em Python que permite criar agentes de IA autônomos com estado incorporado e componentes modulares. Oferece abstrações principais para raciocínio de agentes, memória de curto e longo prazo, integrações com ferramentas externas e APIs, manipulação de eventos orientada por mensagens e orquestração de múltiplos agentes. Os agentes podem ser configurados para gerenciar contexto, executar tarefas, lidar com tentativas de reutilização e coletar feedback. Sua arquitetura pluggable permite aos desenvolvedores adaptar backends de memória, ferramentas e orquestradores a fluxos de trabalho específicos, tornando-se ideal para prototipagem de chatbots, trabalhadores digitais e pipelines automatizados que requerem contexto persistente e interações complexas.

Swarms.ai fornece uma interface visual para definir e conectar múltiplos agentes de IA em fluxos de trabalho inteligentes. Cada agente pode ser configurado com funções específicas, fontes de dados e integrações de API personalizadas. Os agentes colaboram trocando mensagens, acionando ações e compartilhando contexto para lidar com tarefas complexas de ponta a ponta. A plataforma oferece controle de acesso baseado em funções, versionamento e análises em tempo real para monitorar o desempenho do enxame. Não é necessário codificar: os usuários arrastam e soltam componentes, configuram gatilhos e vinculam saídas para projetar processos automatizados para suporte, vendas, operações e mais.

A estrutura de Sistema Multi-Agente oferece uma estrutura modular para construir e orquestrar múltiplos agentes de IA dentro de aplicações Python. Inclui um gerenciador de agentes para criar e supervisionar agentes, uma infraestrutura de comunicação suportando vários protocolos (por exemplo, passagem de mensagens, transmissão de eventos) e armazenamentos de memória personalizáveis para retenção de conhecimento a longo prazo. Desenvolvedores podem definir papéis distintos de agentes, atribuir tarefas especializadas e configurar estratégias cooperativas como construção de consenso ou votação. A estrutura integra-se perfeitamente com modelos de IA externos e bases de conhecimento, permitindo que os agentes raciocinem, aprendam e se adaptem. Ideal para simulações distribuídas, clusters de agentes conversacionais e pipelines de decisão automatizada, o sistema acelera a resolução de problemas complexos ao aproveitar a autonomia paralela.

O Multi-Agent-Blueprint é uma base de código abrangente e de código aberto para construir e orquestrar múltiplos agentes acionados por IA que colaboram para resolver tarefas complexas. Em sua essência, oferece um sistema modular para definir papéis de agentes distintos — como pesquisadores, analistas e executores — cada um com seus próprios armazéns de memória e modelos de prompt. O framework integra-se perfeitamente com modelos de linguagem grandes, APIs de conhecimento externas e ferramentas personalizadas, permitindo delegação dinâmica de tarefas e loops de feedback iterativos entre os agentes. Inclui também registros e monitoramento incorporados para acompanhar as interações e saídas dos agentes. Com fluxos de trabalho personalizáveis e componentes intercambiáveis, desenvolvedores e pesquisadores podem prototipar rapidamente pipelines multiagentes para aplicações como geração de conteúdo, análise de dados, desenvolvimento de produtos ou suporte ao cliente automatizado.

A Coordenação de Múltiplos Agentes fornece uma API leve para definir agentes de IA, registrá-los com um coordenador central e despachar tarefas para resolução colaborativa de problemas. Ela gerencia o roteamento de mensagens, controle de concorrência e agregação de resultados. Os desenvolvedores podem integrar comportamentos personalizados aos agentes, ampliar canais de comunicação e monitorar interações por meio de registros e hooks integrados. Essa estrutura simplifica o desenvolvimento de fluxos de trabalho de IA distribuída, onde cada agente se especializa em uma subtarefa e o coordenador garante uma colaboração suave.

O OpenAI Agents MCP Server fornece uma base robusta para implantar e gerenciar agentes autônomos alimentados por modelos OpenAI. Ele expõe uma API RESTful flexível para criar, configurar e controlar agentes, permitindo que os desenvolvedores orquestrem tarefas de múltiplos passos, coordenem interações entre agentes e mantenham memória persistente entre sessões. A estrutura suporta integrações de ferramentas tipo plugin, logs avançados de conversas e estratégias de planejamento personalizáveis. Ao abstrair as preocupações de infraestrutura, o MCP Server simplifica o fluxo de desenvolvimento, facilitando prototipagem rápida e implantação escalável de assistentes conversacionais, automações de fluxo de trabalho e trabalhadores digitais alimentados por IA em ambientes de produção.

Pipe Pilot é uma ferramenta de código aberto que permite aos desenvolvedores construir, visualizar e gerenciar pipelines de IA em Python. Oferece uma API declarativa ou configuração YAML para encadear tarefas como geração de texto, classificação, enriquecimento de dados e chamadas de API REST. Os usuários podem implementar ramificações condicionais, loops, tentativas e manipuladores de erro para criar fluxos de trabalho resilientes. Pipe Pilot mantém o contexto de execução, registra cada passo e suporta modos de execução paralelo ou sequencial. Ele se integra com principais provedores de LLM, funções personalizadas e serviços externos, tornando-se ideal para automatizar relatórios, chatbots, processamento inteligente de dados e aplicações de IA complexas de várias etapas.

SonAgent é uma estrutura de código aberto extensível projetada para construir, organizar e executar agentes de IA em Python. Ele fornece módulos principais para armazenamento de memória, wrappers de ferramentas, lógica de planejamento e manipulação assíncrona de eventos. Os desenvolvedores podem registrar ferramentas personalizadas, integrar modelos de linguagem, gerenciar memória de longo prazo do agente e orquestrar múltiplos agentes para colaborar em tarefas complexas. O design modular do SonAgent acelera o desenvolvimento de bots conversacionais, automação de fluxos de trabalho e sistemas de agentes distribuídos.

Suna permite que organizações construam agentes de IA de ponta a ponta que lidam com tarefas repetitivas, conectam-se a APIs e orquestram fluxos de trabalho multi-etapas. Através de uma interface de arrastar e soltar, os usuários podem definir eventos disparadores, mapear fluxos de dados e integrar serviços de terceiros como CRM, email e bancos de dados. A plataforma utiliza grandes modelos de linguagem para oferecer compreensão de linguagem natural e capacidades de tomada de decisão em cada agente. Com monitoramento, registros e alertas embutidos, as equipes podem acompanhar desempenho dos agentes e otimizar fluxos de trabalho em tempo real. O Suna também oferece controle de versões, recursos de colaboração e opções seguras de implantação, garantindo escalabilidade e governança. Desde automação de suporte ao cliente até extração de dados e geração de relatórios, o Suna capacita empresas a automatizar operações de forma escalável.

SuperPilot é um framework de agente AI autônomo que utiliza grandes modelos de linguagem para realizar tarefas de múltiplos passos sem intervenção manual. Com a integração de modelos GPT e Anthropic, ele pode gerar planos, chamar ferramentas externas como navegador headless para raspagem de web, um terminal para comandos shell, e módulos de memória para retenção de contexto. Usuários definem metas, e SuperPilot orquestra dinamicamente sub-tarefas, mantém uma fila de tarefas e adapta-se a novas informações. Sua arquitetura modular permite acrescentar ferramentas personalizadas, ajustar configurações de modelos e registrar interações. Com loops de feedback integrados, a entrada humana pode refinar as decisões e melhorar os resultados. Isso torna o SuperPilot adequado para automação de pesquisas, tarefas de codificação, testes e fluxos de trabalho rotineiros de processamento de dados.

TinyAgent fornece uma estrutura leve de agentes para orquestrar tarefas complexas com modelos GPT da OpenAI. Os desenvolvedores instalam via pip, configuram uma chave API, definem ferramentas ou plugins e utilizam o contexto na memória para manter conversas de múltiplas etapas. TinyAgent suporta encadeamento de tarefas, integração com APIs externas e preservação de memórias de usuário ou do sistema. Sua API simples orientada a Python permite prototipar fluxos de trabalho de análise de dados autônomos, chatbots de atendimento ao cliente, assistentes de geração de código ou qualquer caso de uso que exija um agente inteligente e com estado. A biblioteca permanece totalmente de código aberto, extensível e compatível com múltiplas plataformas.

WanderMind fornece uma arquitetura modular para construção de agentes de IA auto-guiados. Gerencia um armazenamento de memória persistente para reter contexto entre sessões, integra-se com ferramentas externas e APIs para funcionalidades ampliadas, e orquestra raciocínio de múltiplas etapas por meio de planejadores personalizáveis. Desenvolvedores podem conectar diferentes provedores de LLM, definir tarefas assíncronas e estender o sistema com novos adaptadores de ferramentas. Este framework acelera experimentos com fluxos de trabalho autônomos, possibilitando aplicações desde exploração de ideias até assistentes de pesquisa automatizados sem sobrecarga de engenharia pesada.

Devon fornece um conjunto completo de ferramentas para definir, orquestrar e executar agentes autônomos em aplicações Python. Os usuários podem definir metas do agente, especificar tarefas chamáveis e encadear ações com base em lógica condicional. Com integração perfeita com modelos de linguagem como GPT e armazenamentos vetoriais locais, os agentes ingerem e interpretam as entradas do usuário, recuperam conhecimento contextual e geram planos. A estrutura suporta memória de longo prazo via backends de armazenamento plugáveis, permitindo que os agentes relembrem interações passadas. Componentes embutidos de monitoramento e registro permitem o acompanhamento em tempo real do desempenho dos agentes, enquanto uma CLI e SDK facilitam desenvolvimento e implantação rápidos. Adequado para automatizar suporte ao cliente, pipelines de análise de dados e operações comerciais rotineiras, Devon acelera a criação de trabalhadores digitais escaláveis.

O Multi-LLM Dynamic Agent Router é uma estrutura de arquitetura aberta para construir colaborações de agentes de IA. Possui um roteador dinâmico que direciona sub-requisições para o modelo de linguagem ideal, e uma interface GraphQL para definir prompts compostos, consultar resultados e mesclar respostas. Isso permite que desenvolvedores dividam tarefas complexas em micro-prompts, os encaminhem para LLMs especializados e recombinem as saídas programaticamente, aumentando a relevância, eficiência e manutenibilidade.

mini-agi foi projetado para simplificar a criação de agentes de IA autônomos fornecendo uma estrutura modular e minimalista. Construído em Python, ele aproveita os modelos de linguagem da OpenAI para interpretar metas de alto nível, decompor em sub-tarefas e orquestrar chamadas de ferramentas, como requisições HTTP, operações em arquivos ou ações personalizadas. O framework inclui armazenamento de memória para rastrear o estado do agente e resultados, um módulo planejador para decomposição de tarefas usando heurísticas baseadas em custo, e um módulo executor que invoca sequencialmente as ferramentas. Com arquivos de configuração, os usuários podem inserir ferramentas personalizadas, definir modelos de prompts e ajustar a profundidade de planejamento. A arquitetura leve do mini-agi o torna ideal para prototipagem de agentes de IA que realizam consultas de pesquisa, automatizam fluxos de trabalho ou geram código de forma autônoma.

Rawr Agent é uma estrutura modular de código aberto em Python que capacita desenvolvedores a construir agentes de IA autônomos ao orquestrar fluxos de trabalho complexos de interações com LLM. Aproveitando LangChain por trás, o Rawr Agent permite definir sequências de tarefas usando configurações YAML ou código Python, especificando integrações de ferramentas como APIs web, consultas a bancos de dados e scripts personalizados. Inclui componentes de memória para armazenar histórico de conversas e embeddings vetoriais, mecanismos de cache para otimizar chamadas repetidas e logs robustos e tratamento de erros para monitorar o comportamento do agente. Sua arquitetura extensível permite adicionar ferramentas e adaptadores personalizados, tornando-o adequado para tarefas como pesquisa automatizada, análise de dados, geração de relatórios e chatbots interativos. Com sua API simples, equipes podem prototipar e implantar rapidamente agentes inteligentes para diversas aplicações.

O Real-Agents foi projetado para simplificar a criação e orquestração de agentes alimentados por IA capazes de realizar tarefas complexas de forma autônoma. Construído em Python e compatível com os principais modelos de linguagem de grande porte, a estrutura apresenta um design modular composto por componentes centrais para compreensão de linguagem, raciocínio, armazenamento de memória e execução de ferramentas. Os desenvolvedores podem integrar rapidamente serviços externos como APIs web, bancos de dados e funções personalizadas para estender as capacidades do agente. O Real-Agents suporta mecanismos de memória para reter o contexto entre interações, permitindo conversas de múltiplas etapas e fluxos de trabalho de longa duração. A plataforma também inclui utilitários para registro, depuração e escalonamento de agentes em ambientes de produção. Ao abstrair detalhes de baixo nível, o Real-Agents agiliza o ciclo de desenvolvimento, permitindo às equipes focar na lógica específica das tarefas e entregar soluções automatizadas poderosas.