Serena foi projetada para automatizar fluxos de trabalho complexos através de planejamento e execução autônoma. Interage com motores de busca web, bancos de dados e APIs para coletar informações, sumariza resultados e realiza tarefas de acordo com objetivos definidos pelo usuário. Criada como uma biblioteca Python, Serena mantém o estado entre sessões, carrega plugins dinamicamente para capacidades estendidas e usa modelos de linguagem grande para gerar planos estruturados. Desenvolvedores podem personalizar a integração de ferramentas para execução de código, gerenciamento de arquivos e análise, tornando Serena uma estrutura versátil para pesquisa, processamento de dados, geração de conteúdo e além.

StarCat fornece um construtor de arrastar e soltar para criar agentes de IA sem escrever código. Você seleciona um modelo ou começa do zero, configura prompts, modo de memória e contexto, e integra com ferramentas como Slack, email, CRM e bancos de dados. Os agentes podem lidar com fluxos de trabalho de várias etapas, como triagem de tickets, pontuação de leads, entrada de dados e geração de relatórios. Análises embutidas monitoram o desempenho, enquanto o controle de versões garante atualizações seguras. Implante seus agentes em sites, plataformas de mensagens ou painéis internos para automação imediata de processos repetitivos.

Taiat (Toolkit de Agente de IA em TypeScript) é uma estrutura leve e extensível para construir agentes de IA autônomos em ambientes Node.js e navegador. Permite que desenvolvedores definam comportamentos de agentes, integrem-se a APIs de grandes modelos de linguagem, como OpenAI e Hugging Face, e orquestrem fluxos de trabalho de execução de ferramentas de múltiplas etapas. A estrutura suporta backends de memória personalizáveis para conversas com estado, registro de ferramentas para buscas na web, operações de arquivos e chamadas de API externas, além de estratégias de decisão plugáveis. Com o taiat, você pode prototipar rapidamente agentes que planejam, raciocinam e executam tarefas de forma autônoma, desde recuperação de dados e sumarização até geração de código automatizada e assistentes de conversação.

Web-Agent é uma biblioteca de Node.js projetada para transformar instruções em linguagem natural em operações do navegador. Ele integra-se com provedores populares de LLM (OpenAI, Anthropic, etc.) e controla navegadores headless ou com interface para executar ações como obter dados de páginas, clicar em botões, preencher formulários, navegar em fluxos de trabalho de múltiplos passos e exportar resultados. Desenvolvedores podem definir comportamentos do agente em código ou JSON, estender via plugins e encadear tarefas para criar fluxos de automação complexos. Simplifica tarefas web chatinhas, testes e coleta de dados, permitindo que a IA interprete e execute.

O Prometh.ai fornece uma plataforma abrangente para criar agentes de IA autônomos que podem se conectar a diversos sistemas empresariais como Salesforce, HubSpot, bancos de dados SQL e Zendesk. Os usuários utilizam uma interface de arrastar e soltar para definir fluxos de trabalho de múltiplas etapas, estabelecer lógica condicional e agendar tarefas. Os agentes podem realizar uma ampla gama de atividades, incluindo geração de leads de vendas, triagem de tickets de suporte, geração de relatórios e realização de pesquisas de mercado. O núcleo de orquestração da plataforma gerencia processos concorrentes e tratamento de erros, enquanto os painéis analíticos integrados visualizam o desempenho do agente, possibilitando otimizações contínuas.

interactive-browser-use é uma biblioteca em Python/JavaScript que conecta grandes modelos de linguagem (LLMs) com frameworks de automação de navegador como Playwright ou Puppeteer, permitindo que agentes de IA realizem interações na web em tempo real. Definindo prompts, os usuários podem instruir o agente a navegar por páginas, clicar em botões, preencher formulários, extrair tabelas e rolar conteúdos dinâmicos. A biblioteca gerencia sessões de navegador, contexto e execução de ações, traduzindo as respostas do LLM em passos de automação utilizáveis. Simplifica tarefas como web scraping ao vivo, testes automatizados e perguntas e respostas baseadas na web, proporcionando uma interface programável para navegação orientada por IA, reduzindo esforços manuais e permitindo fluxos de trabalho web complexos de múltiplas etapas.

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.

PrisimAI fornece um ambiente baseado em navegador onde os usuários podem criar rapidamente protótipos e implantar agentes inteligentes. Com um construtor de fluxo visual, você pode montar componentes alimentados por LLM, integrar APIs externas, gerenciar memória de longo prazo e orquestrar tarefas multicamadas. A depuração e o monitoramento embutidos simplificam testes e iterações, enquanto uma loja de plugins permite estender com ferramentas personalizadas. PrisimAI suporta colaboração entre equipes, controle de versão para designs de agentes e implantação com um clique para webhooks, widgets de chat ou serviços autônomos.

Rawr Agent é uma estrutura modular de código aberto em Python que capacita desenvolvedores a construir agentes de IA autônomos ao orquestrar fluxos de trabalho complexos de interações com LLM. Aproveitando LangChain por trás, o Rawr Agent permite definir sequências de tarefas usando configurações YAML ou código Python, especificando integrações de ferramentas como APIs web, consultas a bancos de dados e scripts personalizados. Inclui componentes de memória para armazenar histórico de conversas e embeddings vetoriais, mecanismos de cache para otimizar chamadas repetidas e logs robustos e tratamento de erros para monitorar o comportamento do agente. Sua arquitetura extensível permite adicionar ferramentas e adaptadores personalizados, tornando-o adequado para tarefas como pesquisa automatizada, análise de dados, geração de relatórios e chatbots interativos. Com sua API simples, equipes podem prototipar e implantar rapidamente agentes inteligentes para diversas aplicações.

sma-begin configura uma base de código simplificada para criar agentes movidos por IA, abstractando componentes comuns como processamento de entrada, lógica de decisão e geração de saída. Em sua essência, implementa um ciclo de agente que consulta um LLM, interpreta a resposta e executa opcionalmente ferramentas integradas, como clientes HTTP, manipuladores de arquivos ou scripts personalizados. Módulos de memória permitem que o agente relembre interações ou contextos anteriores, enquanto o encadeamento de prompts suporta fluxos de trabalho de múltiplas etapas. O tratamento de erros captura falhas na API ou saídas inválidas de ferramentas. Os desenvolvedores apenas precisam definir os prompts, ferramentas e comportamentos desejados. Com boilerplate mínimo, sma-begin acelera a prototipagem de chatbots, scripts de automação ou assistentes específicos de domínio em qualquer plataforma compatível com Python.

SyntropAI é uma biblioteca Python voltada para desenvolvedores, projetada para simplificar a construção de agentes de IA autônomos. Ela fornece uma arquitetura modular com componentes principais para gerenciamento de memória, integração de ferramentas e API, abstração do backend LLM e um motor de planejamento que orquestra fluxos de trabalho de múltiplos passos. Os usuários podem definir ferramentas personalizadas, configurar memória persistente ou temporária e escolher entre provedores LLM suportados. SyntropAI também inclui hooks de registro e monitoramento para acompanhar as decisões do agente. Seus módulos de plug-and-play permitem às equipes iterar rapidamente nos comportamentos do agente, tornando-a ideal para chatbots, assistentes de conhecimento, bots de automação de tarefas e protótipos de pesquisa.

O Upstreet AI permite que empresas projetem e implementem agentes de IA personalizados sem necessidade de codificação. Os agentes podem conectar-se a fontes de dados como Salesforce, Google Sheets e bancos de dados SQL, interpretar comandos em linguagem natural e executar fluxos de trabalho complexos. Por exemplo, um agente de vendas pode qualificar leads automaticamente, enviar e-mails personalizados e atualizar registros no CRM. Um chatbot de suporte ao cliente pode processar tickets, sugerir soluções e escalonar problemas. O editor visual do Upstreet permite definir gatilhos, lógica condicional e processos de múltiplos passos. Os agentes funcionam em uma infraestrutura de nuvem escalável e suportam webhooks, APIs REST e ações baseadas em eventos. Combinando modelos de linguagem pré-treinados com conectores de dados seguros, Upstreet AI simplifica automação, reduz erros manuais e acelera o retorno de valor em projetos empresariais.

AAGPT é uma estrutura de agente de IA extensível e de código aberto, projetada para construir agentes autônomos. Permite definir objetivos de alto nível, gerenciar a memória de conversação, planejar tarefas em múltiplas etapas e integrar ferramentas ou APIs externas. Usando um arquivo de configuração simples e o SDK em Python, você pode personalizar o comportamento do agente, definir ações personalizadas e implantar agentes que podem interagir com fontes de dados, executar comandos e aprender com interações passadas para melhorar o desempenho ao longo do tempo.

AI-Agents fornece um kit de ferramentas modular para criar agentes de IA autônomos capazes de planejar tarefas, executá-las e monitorar-se. Oferece suporte integrado para integração de ferramentas — como busca na web, processamento de dados e APIs personalizadas — e conta com um componente de memória para reter e recordar o contexto entre interações. Com um sistema de plugins flexível, os agentes podem carregar novas capacidades dinamicamente, enquanto a execução assíncrona garante fluxos de trabalho multi-etapas eficientes. A estrutura aproveita LangChain para raciocínio avançado e simplifica o deployment em ambientes Python no macOS, Windows ou Linux.

As receitas de Agentes Avançados são um projeto comunitário no GitHub que oferece uma biblioteca de receitas de agentes de IA baseadas em LangChain. Cobre módulos de memória para retenção de contexto, integrações de ferramentas personalizadas para dados externos e chamadas de API, padrões de chamadas de função para respostas estruturadas, planejamento de cadeia de pensamento para decisões complexas e orquestração de fluxos de trabalho de múltiplos passos. Desenvolvedores podem usar esses exemplos prontos para entender as melhores práticas, personalizar comportamentos e acelerar o desenvolvimento de agentes inteligentes que automatizam tarefas como agendamento, recuperação de dados e suporte ao cliente.

O AWS Agentic Workflows é uma estrutura de orquestração sem servidor que permite encadear tarefas de IA em fluxos de trabalho de ponta a ponta. Usando modelos de base Amazon Bedrock, você pode invocar agentes de IA para realizar processamento de linguagem natural, classificação ou tarefas personalizadas. O AWS Step Functions gerencia transições de estado, tentativas e execução paralela. As funções Lambda podem pré-processar entradas e pós-processar saídas. O CloudWatch fornece registros e métricas para monitoramento em tempo real e depuração. Isso permite que os desenvolvedores construam pipelines de IA confiáveis e escaláveis sem gerenciar servidores ou infraestrutura.

Augini permite que desenvolvedores definam agentes inteligentes capazes de interpretar entradas do usuário, invocar APIs externas, carregar memória com consciência de contexto e produzir respostas coerentes de múltiplas rodadas. Os usuários podem configurar cada agente com kits de ferramentas personalizáveis para buscas na web, consultas a bancos de dados, operações com arquivos ou funções Python personalizadas. O módulo de memória integrado preserva estados de conversa entre sessões, garantindo continuidade contextual. A API declarativa do Augini possibilita a construção de fluxos de trabalho complexos com lógica de ramificação, tentativas e tratamento de erros. Ele se integra perfeitamente a provedores LLM importantes, incluindo OpenAI, Anthropic e Azure AI, e suporta implantação como scripts autônomos, containers Docker ou microsserviços escaláveis. Augini capacita equipes a prototipar, testar e manter agentes impulsionados por IA em ambientes de produção.

Aura é uma estrutura voltada para desenvolvedores que transforma prompts de texto simples em operações de blockchain executáveis. Aproveita os modelos GPT da OpenAI para planejar e sequenciar transações de várias etapas, como trocas de tokens, yield farming e pontes entre chains, gerenciando privadamente chaves de forma segura. Com uma arquitetura de plugins extensível, equipes podem adicionar novos adaptadores para carteiras, protocolos DeFi e fontes de dados na cadeia. Aura se integra facilmente como uma biblioteca Node.js ou microserviço, permitindo que aplicações web e backend deleguem fluxos de trabalho complexos de DeFi a um agente alimentado por IA, reduzindo erros, acelerando o desenvolvimento e permitindo controle por linguagem natural na finança programável. Os desenvolvedores apenas configuram variáveis de ambiente para credenciais de API e rede, definem prompts e tarefas em JavaScript e implantam Aura como parte de CI/CD. Logs em tempo real e tratamento de erros permitem monitoramento e uso seguro em produção.

CereBro oferece uma arquitetura modular para criar agentes de IA capazes de decomposição de tarefas autodirigidas, memória persistente e uso de ferramentas dinâmicas. Inclui um núcleo Brain que gerencia pensamentos, ações e memórias, suporta plugins personalizados para APIs externas e fornece uma interface CLI para orquestração. Os usuários podem definir metas de agentes, configurar estratégias de raciocínio e integrar funções como busca na web, operações em arquivos ou ferramentas específicas de domínio para executar tarefas de ponta a ponta sem intervenção manual.

Blue Agent funciona como um kit de ferramentas abrangente para construir agentes movidos a IA no Node.js. Permite aos desenvolvedores implementar prompts de raciocínio em cadeia para melhorar o raciocínio, integrar ferramentas externas e APIs para funcionalidades enriquecidas e manter a memória de conversas para retenção de contexto. O framework apresenta um motor de planejamento que sequencia tarefas, um módulo de execução para realizar ações e registro embutido para rastrear decisões do agente. Os desenvolvedores podem definir interfaces de ferramentas personalizadas, orquestrar fluxos de trabalho de múltiplas etapas e utilizar chamadas de função para interagir com serviços. A arquitetura modular do Blue Agent permite extensões fluidas com plugins e suporta ferramentas de depuração para observar comportamentos do agente, tornando-o ideal para construir chatbots avançados, assistentes autônomos e pipelines automatizados.