Sistema de Agente Linguístico é uma estrutura Python de código aberto projetada para construir agentes inteligentes que aproveitam modelos de linguagem para planejar e executar tarefas. Inclui componentes para gerenciamento de memória, registro de ferramentas, planejador e executor, permitindo que os agentes mantenham contexto, chamem APIs externas, realizem buscas na web e automatizem fluxos de trabalho. Configurável via YAML, suporta múltiplos provedores de LLM, possibilitando prototipagem rápida de chatbots, resumidores de conteúdo e assistentes autônomos. Os desenvolvedores podem ampliar a funcionalidade criando ferramentas e backends de memória personalizados, implantando os agentes localmente ou em servidores.

OpenAI Agents JS permite aos desenvolvedores construir agentes de IA combinando modelos OpenAI com conjuntos de ferramentas personalizadas. Os agentes podem processar entradas do usuário, chamar APIs externas, gerenciar conversas com memória e realizar tarefas como raspagem de dados, geração de código ou consulta de dados. A estrutura oferece um sistema de plugins para registrar ferramentas, uma classe padrão de Agente para orquestração, abstrações de memória integradas e suporte tanto para modelos baseados em chat quanto de conclusão. Funcionalidades incluem recuperação de erros, orquestração multi-ferramentas e middleware personalizável. Ao definir ferramentas e alimentá-las na instância do agente, você pode implantar fluxos de trabalho sofisticados alimentados por IA no Node.js ou no navegador com pouco código boilerplate. Além disso, simplifica a gestão de chaves API e suporta operações assíncronas, permitindo que agentes executem tarefas de longa duração ou integrem bancos de dados e filas de mensagens facilmente.

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.

Wren é uma estrutura de agente de IA baseada em Python projetada para ajudar desenvolvedores a criar, gerenciar e implantar agentes autônomos. Ela fornece abstrações para definir ferramentas (APIs ou funções), armazém de memória para retenção de contexto e lógica de orquestração para lidar com raciocínio de múltiplos passos. Com Wren, você pode prototipar rapidamente chatbots, scripts de automação de tarefas e assistentes de pesquisa combinando chamadas de LLM, registrando ferramentas personalizadas e persistindo o histórico da conversa. Seu design modular e capacidades de callback tornam fácil estender e integrar com aplicações existentes.