Estrutura de agente AI centrada em gráficos que orquestra chamadas de LLM e conhecimento estruturado por meio de gráficos de linguagem personalizáveis.
O Geers AI Lang Graph fornece uma camada de abstração baseada em gráficos para construir agentes de IA que coordenam múltiplas chamadas de LLM e gerenciam conhecimentos estruturados. Ao definir nós e arestas que representam prompts, dados e memória, os desenvolvedores podem criar fluxos de trabalho dinâmicos, rastrear o contexto entre interações e visualizar fluxos de execução. A estrutura suporta integrações de plugins para diversos provedores de LLM, modelagem de prompts personalizada e gráficos exportáveis. Simplifica o design iterativo de agentes, melhora a retenção de contexto e acelera o prototipagem de assistentes conversacionais, bots de suporte à decisão e pipelines de pesquisa.
llama-cpp-agent é uma estrutura de código aberto em C++ para executar agentes de IA totalmente offline. Aproveita o motor de inferência llama.cpp para fornecer interações rápidas e de baixa latência e suporta um sistema modular de plugins, memória configurável e execução de tarefas. Desenvolvedores podem integrar ferramentas personalizadas, alternar entre diferentes modelos LLM locais e construir assistentes conversacionais focados em privacidade sem dependências externas.
Inngest AgentKit é um toolkit Node.js para criar agentes de IA com fluxos de trabalho baseados em eventos, renderização de modelos e integrações API perfeitas.
Inngest AgentKit fornece uma estrutura abrangente para desenvolver agentes de IA em um ambiente Node.js. Ele aproveita a arquitetura orientada a eventos da Inngest para acionar fluxos de trabalho de agentes com base em eventos externos como requisições HTTP, tarefas agendadas ou chamadas de webhook. O kit inclui utilitários de renderização de modelos para criar respostas dinâmicas, gerenciamento de estado embutido para manter o contexto durante as sessões e integração perfeita com APIs externas e modelos de linguagem. Os agentes podem transmitir respostas parciais em tempo real, gerenciar lógica complexa e orquestrar processos em múltiplas etapas com tratamento de erros e tentativas. Ao abstrair preocupações de infraestrutura e fluxo de trabalho, o AgentKit permite que os desenvolvedores foquem na criação de comportamentos inteligentes, reduzindo código boilerplate e acelerando a implantação de assistentes de conversação, pipelines de processamento de dados e bots de automação de tarefas.