CogAgent é uma biblioteca Python de código aberto voltada para pesquisa, projetada para agilizar o desenvolvimento de agentes de IA. Fornece módulos principais para gerenciamento de memória, planejamento e raciocínio, integração de ferramentas e APIs, e execução de cadeia de pensamento. Com sua arquitetura altamente modular, os usuários podem definir ferramentas personalizadas, armazenamentos de memória e políticas de agentes para criar chatbots conversacionais, planejadores de tarefas autônomas e scripts de automação de fluxo de trabalho. O CogAgent suporta integração com LLMs populares como OpenAI GPT e Meta LLaMA, permitindo que pesquisadores e desenvolvedores experimentem, ampliem e escalem seus agentes inteligentes para diversas aplicações do mundo real.

O Stella Framework capacita desenvolvedores a construir agentes de IA robustos que podem manter o contexto, realizar ações assistidas por ferramentas e oferecer experiências conversacionais dinâmicas. Ao abstrair as complexidades das integrações de LLM, o Stella oferece adaptadores independentes de provedor para OpenAI, Hugging Face e modelos auto-hospedados. Os agentes podem usar armazenamentos de memória personalizáveis para recordar dados do usuário e histórico de conversas, e plugins permitem interações com APIs externas, bancos de dados ou serviços. O mecanismo de orquestração embutido gerencia ciclos de decisão, enquanto uma DSL concisa permite definir ações, chamadas de ferramentas e manipulação de respostas. Seja criando bots de suporte ao cliente, assistentes de pesquisa ou automação de fluxos de trabalho, o Stella fornece uma base escalável para implantar agentes de IA de nível de produção.

AI Agents oferece um kit de ferramentas estruturado para desenvolvedores construírem agentes autônomos usando grandes modelos de linguagem. Inclui módulos para integrar APIs externas, gerenciar memória conversacional ou de longo prazo, orquestrar fluxos de trabalho de múltiplos passos e encadear chamadas de LLM. A estrutura fornece modelos para tipos comuns de agentes — recuperação de dados, respostas a perguntas e automação de tarefas — permitindo personalizar prompts, definições de ferramentas e estratégias de memória. Com suporte assíncrono, arquitetura de plugins e design modular, AI Agents possibilita aplicações de agentes escaláveis, fáceis de manter e extensíveis.

AgentKit é uma plataforma poderosa para criar agentes de IA sob medida adaptados a necessidades comerciais específicas. Permite que os usuários projetem fluxos de trabalho e automatizem tarefas repetitivas facilmente, sem necessidade de amplo conhecimento de programação. Com sua interface intuitiva, os usuários podem integrar várias APIs, simplificar processos e aumentar a produtividade construindo agentes que agem em nome dos usuários. Essa ferramenta inovadora capacita as empresas a aproveitar a tecnologia de IA para operações mais suaves e melhor desempenho.

Agent of Code é uma estrutura versátil de agente de IA que permite aos desenvolvedores delegar tarefas rotineiras de codificação para agentes inteligentes. Utiliza grandes modelos de linguagem para traduzir prompts em linguagem natural em códigos totalmente funcionais, realizar revisões automáticas de código, depurar códigos existentes e refatorar bases de código legadas. Os usuários definem metas e parâmetros do agente por meio de configurações YAML ou JSON, escolhem plugins para tarefas como testes ou integração contínua, e executam agentes via CLI. A estrutura gerencia chamadas de API, gerencia janelas de contexto e monta respostas modulares em scripts de código coesos. Com uma arquitetura extensível, desenvolvedores podem integrar módulos personalizados, sistemas de controle de versão e adaptar o pipeline do agente aos fluxos de trabalho do projeto.

O Agentic Kernel oferece uma arquitetura desacoplada para construção de agentes de IA, compondo componentes reutilizáveis. Os desenvolvedores podem definir pipelines de planejamento para dividir metas, configurar bancos de memória de curto e longo prazo usando embeddings ou backends baseados em arquivo, e registrar ferramentas ou APIs externas para execução de ações. A estrutura suporta seleção dinâmica de ferramentas, ciclos de reflexão do agente e agendamento embutido para gerenciar fluxos de trabalho do agente. Seu design plugável acomoda qualquer provedor de LLM e componentes personalizados, possibilitando casos de uso como assistentes de conversação, bots de pesquisa automatizados e bots de processamento de dados. Com logs transparentes, gerenciamento de estado e fácil integração, o Agentic Kernel acelera o desenvolvimento, garantindo manutenabilidade e escalabilidade em aplicações orientadas a IA.

A Demo de Agente AI fornece um modelo versátil para construir agentes de IA que possam interagir com usuários e fontes de dados externas. Aproveita o LangChain para orquestrar cadeias, ferramentas e módulos de memória, permitindo que o agente realize tarefas como buscas na web via SerpAPI, resumir conteúdo web, manter histórico de conversas com memória baseada em vetores e executar trechos de código por meio de uma ferramenta segura de REPL Python. O agente expõe comandos CLI e endpoints HTTP via FastAPI, suportando entrada de texto e voz. Desenvolvedores podem personalizar definições de ferramentas e lógica de cadeia para adaptar agentes para suporte ao cliente, recuperação de dados ou fluxos de trabalho automatizados. A arquitetura modular simplifica a integração de novas capacidades, como consultas a bancos de dados ou APIs de terceiros.

GenAI Agents SDK é uma biblioteca Python de código aberto projetada para ajudar desenvolvedores a criar agentes de IA autônomos usando grandes modelos linguísticos. Oferece um modelo de agente central com módulos intercambiáveis para armazenamento de memória, interfaces de ferramenta, estratégias de planejamento e ciclos de execução. Você pode configurar agentes para chamar APIs externas, ler/gravar arquivos, realizar buscas ou interagir com bancos de dados. Seu design modular garante fácil personalização, rápida prototipagem e integração tranquila de novas capacidades, capacitando a criação de aplicações de IA dinâmicas e autônomas que podem raciocinar, planejar e agir em cenários do mundo real.

js-agent fornece aos desenvolvedores um kit de ferramentas minimalista, porém potente, para criar agentes de IA autônomos em JavaScript. Oferece abstrações para memória de conversa, ferramentas de chamada de funções, estratégias de planejamento personalizáveis e manipulação de erros. Com o js-agent, você pode configurar rapidamente prompts, gerenciar estados, invocar APIs externas e coordenar comportamentos complexos de agentes através de uma API simples e modular. Foi projetado para rodar em ambientes Node.js e integra-se perfeitamente com a API OpenAI para impulsionar agentes inteligentes e sensíveis ao contexto.

LaVague é um framework de código aberto projetado para criar e implantar rapidamente agentes web de forma eficiente. Os usuários podem criar vários agentes que automatizam tarefas em aplicativos web, desde a entrada de dados até a recuperação abrangente de informações. O framework suporta integração com modelos locais, como Llama 3 8b, tornando-o uma escolha versátil para empresas que buscam aprimorar suas operações com automação baseada em IA. Com LaVague, os desenvolvedores podem adaptar agentes para se adequar a fluxos de trabalho específicos, aumentando a produtividade e a eficiência.

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.

O Neocortex é uma plataforma baseada na web que funciona como um centro de conhecimento pessoal e gerenciador de tarefas. Ele armazena e recupera informações usando memória de longo prazo, cria agentes inteligentes para lidar com pesquisas, sumarizações e tarefas de planejamento, e se integra com documentos, calendários e APIs. Os usuários podem interagir via chat para consultar insights passados, gerar relatórios e delegar fluxos de trabalho a agentes personalizados. O Neocortex continuamente refina o contexto, oferece lembretes proativos e apoia a colaboração entre equipes.

SCOUT-2 fornece uma arquitetura modular para construir agentes autônomos alimentados por grandes modelos de linguagem. Inclui decomposição de metas, planejamento de tarefas, um mecanismo de execução e um módulo de reflexão baseado em feedback. Os desenvolvedores definem um objetivo de alto nível, e o SCOUT-2 gera automaticamente uma árvore de tarefas, despacha agentes de trabalho para execução, monitora o progresso e refina as tarefas com base nos resultados. Ele integra-se às APIs da OpenAI e pode ser estendido com prompts e templates personalizados para suportar uma ampla variedade de fluxos de trabalho.

O Swarm Simulator oferece um ambiente personalizável para experimentos de múltiplos agentes em tempo real. Os usuários podem ajustar parâmetros principais de comportamento — alinhamento, coesão, separação — e observar dinâmicas emergentes em um canvas visual. Ele suporta sliders interativos de UI, ajuste dinâmico do número de agentes e exportação de dados para análise. Ideal para demonstrações educacionais, prototipagem de pesquisa ou exploração amadora dos princípios da inteligência de enxame.

Tiny-OAI-MCP-Agent fornece uma arquitetura de agente pequena e extensível construída na API do OpenAI. Implementa um ciclo de processo multi-cognitivo (MCP) para raciocínio, memória e uso de ferramentas. Você define ferramentas (APIs, operações de arquivos, execução de código), e o agente planeja tarefas, recorda contexto, invoca ferramentas e itera nos resultados. Esta base de código mínima permite que desenvolvedores experimentem fluxos de trabalho autônomos, heurísticas personalizadas e padrões avançados de prompts, enquanto lida automaticamente com chamadas de API, gerenciamento de estado e recuperação de erros.