A estrutura do Agente RAG Controlável fornece uma abordagem modular para construir sistemas de Geração Aumentada por Recuperação. Permite configurar e encadear componentes de recuperação, módulos de memória e estratégias de geração. Desenvolvedores podem conectar diferentes LLMs, bancos de dados vetoriais e controladores de políticas para ajustar como os documentos são recuperados e processados antes da geração. Construído em Python, inclui utilitários para indexação, consulta, rastreamento do histórico de conversação e fluxos de controle baseados em ações, tornando-o ideal para chatbots, assistentes de conhecimento e ferramentas de pesquisa.

Easy-Agent acelera o desenvolvimento de agentes de IA ao fornecer uma estrutura modular que integra LLMs com ferramentas externas, rastreamento de sessões na memória e fluxos de ação configuráveis. Os desenvolvedores começam definindo um conjunto de wrappers de ferramentas que expõem APIs ou executáveis, depois instanciam um agente com estratégias de raciocínio desejadas — como passo único, cadeia de múltiplos passos ou prompts personalizados. A estrutura gerencia o contexto, invoca ferramentas dinamicamente com base na saída do modelo e rastreia o histórico de conversas por meio da memória de sessão. Suporta execução assíncrona para tarefas paralelas e robusta manipulação de erros para garantir desempenho confiável do agente. Ao abstrair a orquestração complexa, o Easy-Agent capacita equipes a implementar assistentes inteligentes para casos de uso como pesquisa automatizada, bots de suporte ao cliente, pipelines de extração de dados e assistentes de agendamento com configuração mínima.

O Assistente de IA Multi-Agente é uma estrutura modular em Python que orquestra múltiplos agentes com GPT, cada um atribuído a funções específicas como planejamento, pesquisa, análise e execução. O sistema suporta troca de mensagens entre agentes, armazenamento de memória e integração com ferramentas e APIs externas, permitindo a decomposição de tarefas complexas e a resolução colaborativa de problemas. Desenvolvedores podem personalizar o comportamento dos agentes, adicionar novas ferramentas e configurar fluxos de trabalho via arquivos de configuração simples. Aproveitando o raciocínio distribuído entre agentes especializados, a estrutura acelera pesquisas automatizadas, análise de dados, suporte à decisão e automação de tarefas. O repositório inclui implementações de exemplo e modelos, permitindo prototipagem rápida de assistentes inteligentes e trabalhadores digitais capazes de gerenciar fluxos de trabalho de ponta a ponta em negócios, educação e pesquisa.

Pacman AI oferece um ambiente e uma estrutura de agentes totalmente funcionais em Python para o clássico jogo Pacman. O projeto implementa algoritmos principais de aprendizado por reforço—Q-learning e iteração de valores—para permitir que o agente aprenda políticas ótimas para coleta de pílulas, navegação no labirinto e evasão de fantasmas. Os usuários podem definir funções de recompensa personalizadas e ajustar hiperparâmetros como taxa de aprendizado, fator de desconto e estratégia de exploração. A estrutura suporta registro de métricas, visualização de desempenho e configurações reprodutíveis de experimentos. É projetada para fácil extensão, permitindo que pesquisadores e estudantes integrem novos algoritmos ou abordagens baseadas em redes neurais e os comparem com métodos tradicionais de grade no domínio de Pacman.

ADK-Golang é um Kit de Desenvolvimento de Agentes de código aberto para o ecossistema Go. Ele fornece uma estrutura modular para registrar e gerenciar ferramentas (APIs, bancos de dados, serviços externos), construir modelos de prompts dinâmicos e manter a memória de conversas para interações de múltiplas voltas. Com padrões de orquestração incorporados e suporte a registros, os desenvolvedores podem configurar, testar e implantar facilmente agentes de IA que realizam tarefas como recuperação de dados, fluxos de trabalho automatizados e chat contextual. ADK-Golang abstratiza chamadas de API de baixo nível e simplifica todo o ciclo de vida do agente — da inicialização ao planejamento, execução e resposta — tudo em Go.

Autonomais é um framework de agentes de IA modulares projetado para autonomia completa no planejamento e execução de tarefas. Integra modelos de linguagem grande para gerar planos, orquestra ações através de um pipeline personalizável e armazena o contexto em módulos de memória para raciocínio coerente em múltiplas etapas. Os desenvolvedores podem integrar ferramentas externas como scrapers web, bancos de dados e APIs, definir manipuladores de ações personalizados e ajustar o comportamento do agente através de habilidades configuráveis. O framework suporta registro de logs, tratamento de erros e depuração passo a passo, garantindo automação confiável de tarefas de pesquisa, análise de dados e interações web. Com sua arquitetura extensível de plugins, o Autonomais permite desenvolvimento rápido de agentes especializados capazes de tomada de decisão complexa e uso dinâmico de ferramentas.

O GPT Agent fornece uma estrutura modular para criar agentes inteligentes alimentados pelos mais recentes modelos GPT. Os usuários começam definindo fluxos de trabalho através de um editor visual, especificando entradas, ações e formatos de saída. A plataforma suporta a integração com fontes externas de dados e bases de conhecimento personalizadas, permitindo que os agentes realizem tarefas complexas de pesquisa e sumarização. Ele também oferece acesso por API para implantações sem interface e um painel web para monitorar desempenho, ajustar parâmetros do modelo e revisar registros de conversas. Seja automatizando interações com clientes, gerando relatórios ou gerenciando agendas, o GPT Agent oferece suporte de ponta a ponta desde a criação do agente até sua implantação escalável.