HackerGCLASS Agent API é uma estrutura Python de código aberto que expõe endpoints RESTful para executar agentes de IA. Desenvolvedores podem definir integrações de ferramentas personalizadas, configurar modelos de prompt e manter o estado e memória do agente entre sessões. A estrutura suporta orquestração de múltiplos agentes em paralelo, gerenciamento de fluxos de conversação complexos e integração de serviços externos. Simplifica a implantação via Uvicorn ou outros servidores ASGI e oferece extensibilidade com módulos de plugins, permitindo rápida criação de agentes de IA específicos para domínios para diversos casos de uso.

MCP Crew AI é um framework voltado para desenvolvedores que simplifica a criação e coordenação de agentes de IA baseados em GPT em equipes colaborativas. Ao definir papéis de gerente, trabalhador e monitor, ele automatiza a delegação, execução e supervisão de tarefas. O pacote oferece suporte integrado para a API da OpenAI, uma arquitetura modular para plugins de agentes personalizados e uma CLI para executar e monitorar sua equipe. MCP Crew AI acelera o desenvolvimento de sistemas multi-agentes, facilitando a construção de fluxos de trabalho escaláveis, transparentes e de fácil manutenção alimentados por IA.

Multi-Agent ColComp é uma estrutura extensível de código aberto para orquestrar uma equipe de agentes de IA para trabalhar juntos em tarefas complexas. Desenvolvedores podem definir papéis distintos, configurar canais de comunicação e compartilhar dados de contexto através de um armazenamento de memória unificado. A biblioteca inclui componentes plug-and-play para negociação, coordenação e construção de consenso. Configurações de exemplo demonstram geração de texto colaborativa, planejamento distribuído e simulação multi-agente. Seu design modular suporta fácil extensão, permitindo às equipes criar protótipos e avaliar estratégias multi-agente rapidamente em ambientes de pesquisa ou produção.

O Nefi.ai é uma plataforma baseada na nuvem para projetar, treinar e orquestrar agentes alimentados por IA sem escrever código. Oferece uma tela visual para montar blocos como módulos LLM, recuperação de banco de dados vetorial, chamadas API externas, lógica condicional e armazenamento de memória. Os agentes podem ser treinados com documentos personalizados ou vinculados a dados corporativos. Após a construção, eles podem ser implantados como chatbots, assistentes por e-mail ou tarefas agendadas. Recursos avançados incluem painéis de monitoramento, controle de versão, acesso baseado em funções e integrações com Slack, Teams e Zapier.

OpenAGI oferece um ambiente unificado para criar agentes de IA autônomos que realizam tarefas como extração de dados, processamento de documentos, automação de suporte ao cliente e assistência em pesquisa. Usuários podem configurar comportamentos de agentes através de fluxos de trabalho visuais, integrar qualquer endpoint LLM e implantar agentes em produção com monitoramento e registro integrados. A plataforma simplifica testes iterativos, colaboração e escalabilidade, permitindo a rápida implantação de soluções de automação inteligente.

Triagent fornece uma arquitetura tri-agente composta pelos módulos Estrategista, Pesquisador e Executor. O Estrategista quebra metas de alto nível em passos acionáveis, o Pesquisador recupera e sintetiza dados de documentos, APIs e fontes web, e o Executor realiza tarefas como gerar texto, criar arquivos ou invocar requisições HTTP. Baseado em modelos de linguagem da OpenAI e expansível via sistema de plugins, Triagent suporta gerenciamento de memória, processamento concorrente e integrações com APIs externas. Os desenvolvedores podem configurar prompts, definir limites de recursos e visualizar o progresso das tarefas por CLI ou painel web, simplificando pipelines de automação multiestágio.

pyafai é uma biblioteca de Python de código aberto que ajuda desenvolvedores a arquitetar, configurar e executar agentes de IA autônomos. Oferece módulos plugáveis para gerenciamento de memória para manter o contexto, integração de ferramentas para chamadas a APIs externas, observadores para monitoramento do ambiente, planejadores para tomada de decisão e um orquestrador para gerenciar ciclos dos agentes. Recursos de registro e monitoramento proporcionam visibilidade ao desempenho e comportamento do agente. pyafai suporta principais provedores de LLM, permite criar módulos personalizados e reduz a quantidade de código boilerplate para que equipes possam prototipar rapidamente assistentes virtuais, bots de pesquisa e fluxos de automação com controle total sobre cada componente.