Goated Agents simplifica a construção de sistemas autônomos sofisticados guiados por IA em Go. Ao incorporar processamento de cadeia de pensamento diretamente no runtime da linguagem, os desenvolvedores podem implementar raciocínio de múltiplas etapas com logs de raciocínio intermediários transparentes. A biblioteca oferece uma API de definição de ferramentas, permitindo que os agentes chamem serviços externos, bancos de dados ou módulos de código personalizados. O suporte de gerenciamento de memória possibilita contexto persistente entre as interações. A arquitetura de plugins facilita a extensão de funcionalidades principais, como wrappers de ferramentas, registro de logs e monitoramento. Goated Agents aproveita o desempenho e a tipagem estática do Go para oferecer execução de agentes eficiente e confiável. Seja construindo chatbots, pipelines de automação ou protótipos de pesquisa, o Goated Agents fornece os blocos de construção para orquestrar fluxos de raciocínio complexos e integrar inteligência baseada em LLMs de forma transparente às aplicações Go.

AgentIn é uma estrutura de agentes de IA baseada em Python, projetada para acelerar o desenvolvimento de agentes conversacionais e orientados a tarefas. Oferece módulos de memória embutidos para persistir o contexto, integração dinâmica de ferramentas para chamar APIs externas ou funções locais, e um sistema flexível de templates de prompts para interações personalizadas. A orquestração de múltiplos agentes permite fluxos de trabalho paralelos, enquanto os registros e cache melhoram confiabilidade e auditabilidade. Fáceis de configurar via YAML ou código Python, o AgentIn suporta principais provedores de LLM e pode ser estendido com plugins personalizados para capacidades específicas de domínio.

bedrock-agent é uma estrutura versátil de agentes de IA que integra com o conjunto de grandes modelos de linguagem do AWS Bedrock para orquestrar fluxos de trabalho complexos e orientados por tarefas. Oferece uma arquitetura de plugins para registrar ferramentas personalizadas, módulos de memória para persistência de contexto e um mecanismo de cadeia de raciocínio para melhor raciocínio. Através de uma API Python simples e interface de linha de comando, permite que os desenvolvedores definam agentes capazes de chamar serviços externos, processar documentos, gerar código ou interagir com os usuários via chat. Os agentes podem ser configurados para selecionar automaticamente ferramentas relevantes com base em solicitações do usuário e manter o estado de conversa entre sessões. Este framework é de código aberto, extensível e otimizado para prototipagem rápida e implantação de assistentes alimentados por IA em ambientes locais ou na nuvem AWS.