Nova fornece um kit de ferramentas abrangente para criar agentes AI autônomos em Python. Oferece um planejador que decompõe metas em etapas acionáveis, um sistema de plugins para integrar qualquer ferramenta ou API externa, e um módulo de memória para armazenar e recuperar o contexto da conversa. Os desenvolvedores podem configurar comportamentos personalizados, rastrear decisões do agente através de logs, e estender funcionalidades com pouco código. Nova agiliza todo o ciclo de vida do agente, do design à implantação.

Pillar é uma estrutura abrangente de agentes de IA projetada para simplificar o desenvolvimento e a implantação de fluxos de trabalho inteligentes de múltiplas etapas. Possui uma arquitetura modular com planejadores para decomposição de tarefas, armazéns de memória para retenção de contexto e executores que realizam ações via APIs externas ou código personalizado. Os desenvolvedores podem definir pipelines de agentes em YAML ou JSON, integrar qualquer fornecedor de LLM e expandir funcionalidades através de plugins personalizados. O Pillar gerencia execução assíncrona e gerenciamento de contexto de forma nativa, reduzindo código boilerplate e acelerando o tempo de mercado para aplicações baseadas em IA, como chatbots, assistentes de análise de dados e processos de negócios automatizados.

Whisprlist oferece uma abordagem única para gerenciamento de tarefas ao aproveitar comandos de voz para criar e organizar tarefas. Chega de digitar e inserir manualmente; basta falar e a IA cuida do resto. Também envia um e-mail com a agenda diária para destacar suas áreas de foco e tarefas futuras. Essa assistência personalizada ajuda você a permanecer produtivo e organizado. Com um plano gratuito e um plano premium acessível, Whisprlist torna o gerenciamento de tarefas fácil e eficiente.

O Agent-FLAN foi projetado para simplificar a criação de aplicações sofisticadas movidas por agentes de IA segmentando tarefas em papéis de planejamento e execução. Os usuários definem comportamentos e fluxos de trabalho de agentes via arquivos de configuração, especificando formatos de entrada, interfaces de ferramenta e protocolos de comunicação. O agente de planejamento gera planos de tarefas de alto nível, enquanto os agentes de execução realizam ações específicas, como chamar APIs, processar dados ou gerar conteúdo com grandes modelos de linguagem. A arquitetura modular do Agent-FLAN suporta adaptadores de ferramentas plug-and-play, modelos de prompt personalizados e painéis de monitoramento em tempo real. Ele se integra facilmente com provedores populares de LLM como OpenAI, Anthropic e Hugging Face, permitindo que desenvolvedores criem rapidamente protótipos, testem e implantem fluxos de trabalho multi-agentes para cenários como assistentes de pesquisa automatizados, pipelines de geração de conteúdo dinâmico e automação de processos empresariais.

Agentic-AI é uma estrutura Python de código aberto que simplifica a construção de agentes autônomos utilizando grandes modelos de linguagem como OpenAI GPT. Ela oferece módulos principais para planejamento de tarefas, persistência de memória e integração de ferramentas, permitindo que os agentes decomponham metas de alto nível em etapas executáveis. A estrutura suporta plugins de ferramentas personalizadas — APIs, raspagem de web, consultas a bancos de dados — permitindo que os agentes interajam com sistemas externos. Possui um motor de raciocínio em cadeia que coordena os ciclos de planejamento e execução, recuperações de memória contextuais e tomada de decisão dinâmica. Os desenvolvedores podem facilmente configurar comportamentos do agente, monitorar registros de ações e estender funcionalidades, alcançando automação escalável e adaptável por IA para diversas aplicações.

O Agentic Solver fornece um kit de ferramentas abrangente para desenvolver agentes de IA autônomos que aproveitam grandes modelos de linguagem (LLMs) para resolver problemas do mundo real. Oferece componentes para decomposição de tarefas, planejamento, execução e avaliação de resultados, permitindo que os agentes dividam objetivos de alto nível em ações sequenciadas. Os usuários podem integrar APIs externas, funções personalizadas e armazenamentos de memória para expandir as capacidades do agente, enquanto mecanismos embutidos de registro e reintento garantem resiliência. Escrito em Python, o framework suporta pipelines modulares e templates de prompt flexíveis, facilitando experimentação rápida. Seja automatizando suporte ao cliente, análise de dados ou geração de conteúdo, o Agentic Solver simplifica todo o ciclo de vida, desde a configuração inicial e registro de ferramentas até monitoramento contínuo e otimização de desempenho.

AgentPilot oferece uma solução monorepo abrangente para construir, gerenciar e implantar agentes de IA autônomos. No seu núcleo, possui um sistema de plugins extensível para integrar ferramentas personalizadas e LLMs, uma camada de gerenciamento de memória para preservar o contexto entre interações e um módulo de planejamento que sequencia tarefas de agentes. Os usuários podem interagir via interface de linha de comando ou painel web para configurar agentes, monitorar execução e revisar logs. Ao abstrair a complexidade da orquestração de agentes, gerenciamento de memória e integrações API, o AgentPilot permite prototipagem rápida e implantação pronta para produção de fluxos de trabalho multiagentes em domínios como automação de suporte ao cliente, geração de conteúdo, processamento de dados e mais.

Agents-Deep-Research é projetado para simplificar o desenvolvimento e testes de agentes de IA autônomos ao oferecer uma base de código modular e extensível. Possui um motor de planejamento de tarefas que decompose metas definidas pelo usuário em subtarefas, um módulo de memória de longo prazo que armazena e recupera contexto, e uma camada de integração de ferramentas que permite aos agentes interagir com APIs externas e ambientes simulados. A estrutura também fornece scripts de avaliação e ferramentas de benchmark para medir o desempenho do agente em diversos cenários. Construído sobre Python e adaptável a diferentes backends de LLM, permite que pesquisadores e desenvolvedores criem rapidamente protótipos de novas arquiteturas de agentes, realizem experimentos reproduzíveis e comparem diferentes estratégias de planejamento sob condições controladas.

AppAgent é uma estrutura de agente multimodal baseada em LLM projetada para operar aplicativos de smartphone sem script manual. Ela integra captura de tela, detecção de elementos GUI, análise OCR e planejamento em linguagem natural para entender layouts de aplicativos e intenções do usuário. A estrutura emite eventos de toque (toque, deslizamento, entrada de texto) através de um dispositivo Android ou emulador para automatizar fluxos de trabalho. Pesquisadores e desenvolvedores podem personalizar prompts, configurar APIs de LLM e estender módulos para suportar novos aplicativos e tarefas, alcançando automação móvel adaptável e escalável.

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.

CamelAGI é uma estrutura de código aberto projetada para simplificar a criação de agentes autônomos de IA. Apresenta uma arquitetura de plugin para ferramentas personalizadas, integração de memória de longo prazo para persistência de contexto e suporte para vários modelos de linguagem grande como GPT-4 e Llama 2. Através de módulos de planejamento e execução explícitos, os agentes podem decompor tarefas, chamar APIs externas e se adaptar ao longo do tempo. A extensibilidade do CamelAGI e sua abordagem orientada pela comunidade o tornam adequado para protótipos de pesquisa, sistemas de produção e projetos educacionais.

Klee é um aplicativo de IA local e seguro projetado para usuários de desktop que desejam otimizar seu fluxo de trabalho e gerenciar informações de maneira mais eficaz. Ele incorpora recursos avançados de IA para ajudar na organização de arquivos, na elaboração de notas e no planejamento de tarefas. Ao contrário dos aplicativos tradicionais baseados em nuvem, Klee opera localmente, garantindo total controle sobre os dados do usuário. Com sua interface amigável, Klee busca combinar o poder da IA com a facilidade de uso, tornando-o adequado para uma ampla gama de necessidades de produtividade.

Layra é projetada para simplificar o desenvolvimento de agentes alimentados por LLM, fornecendo uma arquitetura modular que se integra com várias ferramentas e armazéns de memória. Possui um planejador que divide tarefas em subobjetivos, um módulo de memória para armazenar conversas e contexto, e um sistema de plugins para conectar APIs externas ou funções personalizadas. Layra também suporta a orquestração de múltiplas instâncias de agentes para colaborar em fluxos de trabalho complexos, possibilitando execução paralela e delegação de tarefas. Com abstrações claras para ferramentas, memória e definições de políticas, os desenvolvedores podem prototipar e implantar rapidamente agentes inteligentes para suporte ao cliente, análise de dados, RAG e mais. É independente do framework para backend de modelagem, suportando OpenAI, Hugging Face e LLMs locais.

Micro-agent é uma biblioteca JavaScript leve e sem opiniões, projetada para simplificar a criação de agentes de IA sofisticados usando modelos de linguagem grande. Ela expõe abstrações principais como agentes, ferramentas, planejadores e armazenamentos de memória, permitindo que os desenvolvedores montem fluxos de conversa personalizados. Os agentes podem invocar APIs externas ou utilitários internos como ferramentas, possibilitando recuperação dinâmica de dados e execução de ações. A biblioteca suporta memória de conversa de curto prazo e memória persistente de longo prazo para manter o contexto entre sessões. Os planejadores coordenam processos de cadeia de pensamento, dividindo tarefas complexas em chamadas de ferramenta ou consultas ao modelo de linguagem. Com modelos de prompt configuráveis e estratégias de execução, micro-agent se adapta perfeitamente a aplicativos web front-end, serviços Node.js e ambientes de borda, fornecendo uma base flexível para chatbots, assistentes virtuais ou sistemas de decisão autônomos.

MiniAgent é uma estrutura minimalista de código aberto construída em Python para criar agentes de IA autônomos capazes de planejar e executar fluxos de trabalho complexos. Em seu núcleo, MiniAgent inclui um módulo de planejamento de tarefas que decompõe objetivos de alto nível em passos ordenados, um controlador de execução que executa cada passo sequencialmente e adaptadores embutidos para integrar ferramentas e APIs externas, incluindo serviços web, bancos de dados e scripts personalizados. Também possui um sistema leve de gerenciamento de memória para preservar o contexto de conversas ou tarefas. Desenvolvedores podem registrar facilmente plugins de ações personalizadas, definir regras de política para tomada de decisão e estender a funcionalidade das ferramentas. Com suporte para modelos OpenAI e LLMs locais, MiniAgent possibilita a criação rápida de protótipos de chatbots, trabalhadores digitais e pipelines automatizados, tudo sob uma licença MIT.

Mission Mapper é uma plataforma sofisticada que emprega análises preditivas para determinar quando e onde a cobertura de satélites estará disponível na Terra. Ao integrar dados de satélites e refinar os mecanismos de previsão, fornece previsões precisas para o tempo de cobertura de satélites. Isso é especialmente útil para pesquisa científica, planejamento de telecomunicações e outras operações dependentes de satélites. Sua interface intuitiva e grande precisão a tornam uma ferramenta valiosa para agências e empresas privadas envolvidas em atividades baseadas em satélites.

Nagato AI é uma estrutura de agente de IA extensível que orquestra fluxos de trabalho autônomos combinando planejamento de tarefas, gerenciamento de memória e integrações de ferramentas. Os usuários podem definir ferramentas e APIs personalizadas, permitindo que o agente recupere informações, execute ações e mantenha o contexto de conversa ao longo de sessões prolongadas. Com sua arquitetura de plugins e UI conversacional, o Nagato AI se adapta a diversos cenários - desde assistência em pesquisas e análise de dados até produtividade pessoal e interações automatizadas com clientes - enquanto permanece totalmente de código aberto e amigável para desenvolvedores.

O Symbol-LLM oferece uma arquitetura modular para construir agentes de IA impulsionados por grandes modelos de linguagem aprimorados com repositórios de memória simbólica. Possui um módulo de planejador para dividir tarefas complexas, um executor para chamar ferramentas e um sistema de memória para manter o contexto através das interações. Com kits de ferramentas integrados, como busca web, calculadora e executor de código, além de APIs simples para integração de ferramentas personalizadas, o Symbol-LLM permite que desenvolvedores e pesquisadores criem e implantem rapidamente assistentes sofisticados baseados em LLM para várias áreas, incluindo pesquisa, suporte ao cliente e automação de fluxo de trabalho.

O AgentSmithy foi projetado para simplificar o ciclo de desenvolvimento de agentes de IA, oferecendo componentes modulares para gerenciamento de memória, planejamento de tarefas e orquestração de execução. A estrutura aproveita o Google Cloud Storage ou Firestore para memória persistente, Cloud Functions para acionadores baseados em eventos e Pub/Sub para mensagens escaláveis. Os handlers definem os comportamentos do agente, enquanto os planejadores gerenciam a execução de tarefas em múltiplas etapas. Os módulos de observabilidade rastreiam métricas de desempenho e logs. Os desenvolvedores podem integrar plugins personalizados para melhorar funcionalidades como fontes de dados específicas, LLMs especializados ou ferramentas específicas de domínio. A arquitetura nativa da nuvem do AgentSmithy garante alta disponibilidade e elasticidade, permitindo implantações em ambientes de desenvolvimento, teste e produção de forma contínua. Com recursos de segurança embutidos e controle de acesso baseado em papéis, as equipes podem manter a governança enquanto iteram rapidamente soluções de agentes inteligentes.

ElizaOS fornece um conjunto robusto de ferramentas para projetar, testar e implantar agentes de IA autônomos dentro de projetos em TypeScript. Desenvolvedores definem personalidades, metas e hierarquias de memória, depois aproveitam o sistema de planejamento do ElizaOS para delinear fluxos de tarefas. Sua arquitetura modular de conectores simplifica a integração com plataformas de comunicação — Discord, Telegram, Slack, X — e redes blockchain via adaptadores Web3. ElizaOS suporta múltiplos backends de LLM (OpenAI, Anthropic, Llama, Gemini), permitindo troca transparente entre modelos. O suporte a plugins amplia a funcionalidade com habilidades personalizadas, registro e recursos de observabilidade. Por meio de seu CLI e SDK, equipes podem iterar nas configurações de agentes, monitorar desempenho ao vivo e escalar implantações em ambientes cloud ou locais. ElizaOS capacita empresas a automatizar interações com clientes, engajamento nas redes sociais e processos de negócios com trabalhadores digitais autônomos.