GoLC fornece aos desenvolvedores um conjunto completo de ferramentas para construir cadeias de modelos de linguagem e agentes em Go. Em seu núcleo, inclui gerenciamento de cadeias, templates de prompts personalizáveis e integração fluida com os principais provedores de LLM. Por meio de carregadores de documentos e lojas vetoriais, GoLC habilita recuperação baseada em embeddings, alimentando fluxos de trabalho RAG. O framework suporta módulos de memória com estado para contextos de conversação e uma arquitetura leve de agentes para orquestrar raciocínios de múltiplos passos e chamadas de ferramentas. Seu design modular permite conectar ferramentas personalizadas, fontes de dados e manipuladores de saída. Com performance nativa de Go e dependências mínimas, GoLC agiliza o desenvolvimento de pipelines de IA, sendo ideal para criar chatbots, assistentes de conhecimento, agentes de raciocínio automatizado e serviços AI de produção em Go.

Isek é uma plataforma centrada no desenvolvedor para construir agentes de IA com arquitetura modular. Oferece um sistema de plugins para ferramentas e fontes de dados, memória embutida para retenção de contexto e um mecanismo de planejamento para coordenar tarefas de múltiplos passos. Você pode implantar agentes localmente ou na nuvem, integrar qualquer backend de LLM e expandir funcionalidades via módulos comunitários ou personalizados. Isek simplifica a criação de chatbots, assistentes virtuais e fluxos de trabalho automatizados fornecendo templates, SDKs e ferramentas CLI para desenvolvimento ágil.

LinkAgent fornece um microkernel leve para construir agentes de IA com componentes plug-in. Os usuários podem registrar backends de modelos de linguagem, módulos de recuperação e APIs externas como ferramentas, e então montá-los em fluxos de trabalho usando planejadores e roteadores embutidos. LinkAgent suporta gerenciadores de memória para persistência de contexto, invocação dinâmica de ferramentas e lógica de decisão configurável para raciocínio complexo de múltiplos passos. Com pouco código, equipes podem automatizar tarefas como QA, extração de dados, orquestração de processos e geração de relatórios.

MASChat fornece uma estrutura flexível para orquestrar conversas entre múltiplos agentes de IA alimentados por modelos de linguagem. Os desenvolvedores podem definir agentes com papéis específicos — como pesquisador, resumidor ou crítico — e especificar seus prompts, permissões e protocolos de comunicação. O gerenciador central do MASChat trata do roteamento de mensagens, garante a preservação do contexto e registra interações para rastreabilidade. Coordenando agentes especializados, MASChat decompoe tarefas complexas — como pesquisa, criação de conteúdo ou análise de dados — em fluxos de trabalho paralelos, melhorando eficiência e insights. Integra-se com as APIs GPT da OpenAI ou LLMs locais e permite extensões por plugins para comportamentos personalizados. MASChat é ideal para prototipagem de estratégias multiagente, simulação de ambientes colaborativos e exploração de comportamentos emergentes em sistemas de IA.

mcp-agent-graph fornece uma camada de orquestração baseada em grafo para agentes de IA, permitindo que os desenvolvedores mapeiem fluxos de trabalho complexos de várias etapas como grafos direcionados. Cada nó do grafo corresponde a uma tarefa ou função de agente, capturando entradas, saídas e dependências. As arestas definem o fluxo de dados entre os agentes, garantindo a ordem correta de execução. O mecanismo suporta modos de execução sequencial e paralela, resolução automática de dependências e integração com funções Python personalizadas ou serviços externos. A visualização integrada permite aos usuários inspecionar a topologia do grafo e depurar fluxos de trabalho. Este framework agiliza o desenvolvimento de sistemas modulares e escaláveis de múltiplos agentes para processamento de dados, fluxos de trabalho de linguagem natural ou pipelines de modelos de IA combinados.

OpenMAS foi projetado para facilitar o desenvolvimento e avaliação de agentes de IA descentralizados e estratégias de coordenação multiagentes. Possui uma arquitetura modular que permite aos usuários definir comportamentos de agentes personalizados, modelos de ambientes dinâmicos e protocolos de mensagens entre agentes. A estrutura suporta simulação baseada em física, execução orientada a eventos e integração de plugins para algoritmos de IA. Os usuários podem configurar cenários via YAML ou Python, visualizar interações de agentes e coletar métricas de desempenho através de ferramentas analíticas integradas. OpenMAS otimiza a prototipagem em áreas de pesquisa como inteligência coletiva, robótica cooperativa e tomada de decisão distribuída.

O RepoAgent é uma estrutura de IA que transforma qualquer repositório de código em uma base de conhecimento interativa. Indexa arquivos-fonte, funções, classes e documentação em um armazenamento vetorial, permitindo respostas rápidas e contextualizadas. Desenvolvedores podem fazer perguntas em linguagem natural sobre funcionalidades, arquitetura ou dependências do código. Suporta resumo automático de código, geração de documentação e criação de casos de teste integrando-se a LLMs. O RepoAgent também analisa problemas, solicitações de pull e o histórico de commits, fornecendo insights sobre a qualidade do código e bugs potenciais. Seu design modular permite personalizar pipelines de busca, seleção de modelos e formatação de saída. Integrando-se diretamente a pipelines de CI/CD ou IDEs, o RepoAgent agiliza o desenvolvimento, reduz o tempo de onboarding e aumenta a produtividade da equipe.

Auto-aprendizado simples oferece aos desenvolvedores uma abordagem extremamente simples para criar e treinar agentes de aprendizado por reforço em Python. A estrutura abstrai componentes principais de RL, como wrappers de ambientes, módulos de política e buffers de experiência, em interfaces concisas. Os usuários podem rapidamente inicializar ambientes, definir políticas personalizadas usando backends familiares como PyTorch ou TensorFlow, e executar loops de treinamento com registro e pontos de verificação integrados. A biblioteca suporta algoritmos on-policy e off-policy, permitindo experimentações flexíveis com Q-learning, gradientes de política e métodos ator-crítico. Ao reduzir o código boilerplate, auto-aprendizado simples permite que praticantes, educadores e pesquisadores prototype algoritmos, testem hipóteses e visualizem o desempenho do agente com configuração mínima. Seu design modular também facilita a integração com stacks de ML existentes e ambientes personalizados.

ToolAgents é uma estrutura modular de agentes de IA de código aberto que integra grandes modelos de linguagem com ferramentas externas para automatizar fluxos de trabalho complexos. Os desenvolvedores registram ferramentas via um registro centralizado, definindo endpoints para tarefas como chamadas API, consultas ao banco de dados, execução de código e análise de documentos. Os agentes podem planejar operações em múltiplas etapas, invocando ou encadeando ferramentas dinamicamente com base nas saídas do LLM. A estrutura suporta execução sequencial e paralela de tarefas, tratamento de erros e plug-ins extensíveis para integrações personalizadas. Com APIs baseadas em Python, o ToolAgents simplifica a construção, teste e implantação de agentes inteligentes que buscam dados, geram conteúdo, executam scripts e processam documentos, permitindo prototipagem rápida e automação escalável em análise, pesquisa e operações comerciais.

Venus é uma biblioteca open-source em Python que capacita desenvolvedores a projetar, configurar e executar agentes de IA inteligentes com facilidade. Oferece gerenciamento de conversas embutido, opções de armazenamento de memória persistente e um sistema de plugins flexível para integrar ferramentas externas e APIs. Os usuários podem definir fluxos de trabalho personalizados, encadear várias chamadas LLM e incorporar interfaces de chamada de funções para realizar tarefas como recuperação de dados, extração de web ou consultas a bancos de dados. Venus suporta execução síncrona e assíncrona, registro de logs, tratamento de erros e monitoramento de atividades do agente. Ao abstrair interações de API de baixo nível, o Venus permite prototipagem rápida e implantação de chatbots, assistentes virtuais e fluxos de trabalho automatizados, enquanto mantém controle total sobre o comportamento do agente e utilização de recursos.

Advanced_RAG fornece um pipeline modular para tarefas de geração aumentada por recuperação, incluindo carregadores de documentos, construtores de índices vetoriais e gerenciadores de cadeias. Os usuários podem configurar diferentes bancos de dados vetoriais (FAISS, Pinecone), personalizar estratégias de buscadores (pesquisa por similaridade, pesquisa híbrida), e conectar qualquer LLM para gerar respostas contextuais. Também suporta métricas de avaliação e registro de desempenho, sendo projetado para escalabilidade e flexibilidade em ambientes de produção.

Agentin é uma biblioteca Python de código aberto projetada para ajudar desenvolvedores a construir agentes inteligentes que possam planejar, atuar e aprender. Proporciona abstrações para gerenciamento de memória conversacional, integração de ferramentas ou APIs externas e orquestração de múltiplos agentes em fluxos de trabalho paralelos ou hierárquicos. Com módulos planejadores configuráveis e suporte para wrappers de ferramentas personalizadas, o Agentin permite a prototipagem rápida de agentes autônomos de processamento de dados, bots de atendimento ao cliente ou assistentes de pesquisa. A estrutura também oferece hooks extensíveis para logs e monitoramento, facilitando acompanhar decisões dos agentes e solucionar problemas de interações complexas de múltiplas etapas.

Agentic AI Workflow é uma biblioteca Python extensível projetada para orquestrar múltiplos agentes de IA na automação de tarefas complexas. Inclui um agente de planejamento para dividir objetivos em etapas acionáveis, agentes de execução para realizar essas etapas via LLMs conectados, e um agente de reflexão para revisar resultados e refinar estratégias. Desenvolvedores podem personalizar modelos de prompt, módulos de memória e integrações de conectores para qualquer modelo de linguagem principal. O framework fornece componentes reutilizáveis, registros e métricas de desempenho para simplificar a criação de assistentes de pesquisa autônomos, pipelines de conteúdo e fluxos de processamento de dados.

AgentX fornece uma arquitetura extensível para construir agentes orientados por IA que aproveitam grandes modelos de linguagem, integrações de ferramentas e APIs, e módulos de memória para realizar tarefas complexas de forma autônoma. Possui um sistema de plugins para ferramentas personalizadas, suporte para recuperação baseada em vetores, raciocínio em cadeia e logs detalhados de execução. Os usuários definem agentes por meio de arquivos de configuração flexíveis ou código, especificando ferramentas, backends de memória como Chroma DB e pipelines de raciocínio. AgentX gerencia o contexto entre sessões, habilita geração aumentada por recuperação e facilita conversas de múltiplos turnos. Seus componentes modulares permitem que os desenvolvedores orquestrem fluxos de trabalho, personalizem comportamentos de agentes e integrem serviços externos para automação, assistência à pesquisa, suporte ao cliente e análise de dados.

Agno AI Agent foi projetado para ajudar desenvolvedores a construir rapidamente agentes autônomos alimentados por modelos de linguagem de grande porte. Oferece um registro de ferramentas modular, gerenciamento de memória, ciclos de planejamento e execução, e integração perfeita com APIs externas (como busca na web, sistemas de arquivos e bancos de dados). Os usuários podem definir interfaces de ferramentas personalizadas, configurar personalidades de agentes e orquestrar fluxos de trabalho complexos e em múltiplas etapas. Os agentes podem planejar tarefas, chamar ferramentas dinamicamente e aprender com interações anteriores para melhorar o desempenho ao longo do tempo.

autogen4j é uma biblioteca leve em Java projetada para abstrair a complexidade de construir agentes de IA autônomos. Oferece módulos principais para planejamento, armazenamento de memória e execução de ações, permitindo que agentes decomponham objetivos de alto nível em subtarefas sequenciais. O framework se integra com provedores de LLM (por exemplo, OpenAI, Anthropic) e permite registrar ferramentas personalizadas (clientes HTTP, conectores de bancos de dados, entrada/saída de arquivos). Desenvolvedores definem agentes por meio de uma DSL fluida ou anotações, montando pipelines rapidamente para enriquecimento de dados, relatórios automatizados e bots conversacionais. Um sistema de plugins extensível garante flexibilidade, possibilitando comportamentos ajustados em diversas aplicações.

Cara é um sistema de IA construído sob medida para o setor de seguros, oferecendo uma arquitetura modular que capacita as principais agências de seguros e corretoras. Ela ajuda a acelerar as vendas enquanto automatiza diversos serviços, funcionando efetivamente como uma força de trabalho digital disponível 24/7. Isso permite que as agências otimizem operações, melhorem o atendimento ao cliente e, em última análise, impulsionem o crescimento em um mercado altamente competitivo.

CArtAgO (Infraestrutura Comum de Artefatos para Ambientes Abertos de Agentes) é uma estrutura leve e extensível para implementar infraestruturas de ambientes em sistemas multiagentes. Ela introduz o conceito de artefatos: entidades de primeira classe que representam recursos do ambiente com operações definidas, propriedades observáveis e interfaces de evento. Os desenvolvedores definem tipos de artefatos em Java, registram-nos em classes de ambiente e expõem operações e eventos para o consumo de agentes. Os agentes interagem com artefatos usando ações padrão (por exemplo, createArtifact, observe), recebem notificações assíncronas de mudanças de estado e se coordenam por meio de recursos compartilhados. O CArtAgO integra-se facilmente com plataformas de agentes como Jason, JaCaMo, JADE e Spring Agent, permitindo o desenvolvimento de sistemas híbridos. O framework fornece suporte embutido para documentação de artefatos, carregamento dinâmico e monitoramento em tempo de execução, facilitando prototipagem rápida de aplicações complexas baseadas em agentes.

Fast-LLM-Agent-MCP é uma estrutura Python leve e de código aberto para construir agentes de IA que combinam gerenciamento de memória, raciocínio em cadeia e planejamento de múltiplas etapas. Desenvolvedores podem integrá-lo com OpenAI, Azure OpenAI, Llama local e outros modelos para manter o contexto de conversa, gerar traços estruturados de raciocínio e decompor tarefas complexas em subtarefas executáveis. Seu design modular permite integração de ferramentas personalizadas e armazenamento de memória, tornando-o ideal para aplicações como assistentes virtuais, sistemas de suporte à decisão e bots de suporte ao cliente automatizados.

Deep Study AI Agent usa os modelos GPT da OpenAI para processar textos ou documentos fornecidos pelos usuários, extrair conceitos-chave e gerar recursos de estudo. Os usuários fazem upload de anotações, PDFs ou arquivos de texto, e o agente produz resumos concisos, conjuntos de flashcards, questionários de múltipla escolha e exercícios de prática específicos. Também oferece configurações de dificuldade ajustáveis e dicas contextuais. A arquitetura modular permite extensões para novos tipos de conteúdo e modelos de prompt, tornando-o flexível para várias disciplinas acadêmicas e fluxos de trabalho de autoestudo.