Agentin é uma biblioteca Python de código aberto projetada para ajudar desenvolvedores a construir agentes inteligentes que possam planejar, atuar e aprender. Proporciona abstrações para gerenciamento de memória conversacional, integração de ferramentas ou APIs externas e orquestração de múltiplos agentes em fluxos de trabalho paralelos ou hierárquicos. Com módulos planejadores configuráveis e suporte para wrappers de ferramentas personalizadas, o Agentin permite a prototipagem rápida de agentes autônomos de processamento de dados, bots de atendimento ao cliente ou assistentes de pesquisa. A estrutura também oferece hooks extensíveis para logs e monitoramento, facilitando acompanhar decisões dos agentes e solucionar problemas de interações complexas de múltiplas etapas.

O CHAMP Multiagent AI fornece um ambiente unificado para definir, treinar e orquestrar agentes de IA especializados que colaboram em tarefas empresariais. Você pode criar agentes de processamento de dados, suporte à decisão, agendamento e monitoramento, conectando-os via fluxos de trabalho visuais ou APIs. Inclui recursos para gerenciamento de modelos, comunicação entre agentes, monitoramento de desempenho e integração com sistemas existentes, possibilitando automação escalável e orquestração inteligente de processos de negócios de ponta a ponta.

O Awesome Agents funciona como um diretório centralizado de agentes alimentados por IA, oferecendo perfis detalhados e links de acesso direto. Classifica os agentes por funcionalidade — como chatbots, automatizadores de fluxo de trabalho, processadores de dados e mais — e fornece recursos de busca, filtro e comparação. Cada entrada de agente inclui uma breve descrição, principais recursos, plataformas suportadas e exemplos de uso. O plataforma é atualizada regularmente para refletir novas ferramentas e tecnologias, facilitando a manutenção de informações sobre as mais recentes ofertas de agentes de IA.

BeeAI Framework Py Starter é um projeto open-source em Python projetado para iniciar a criação de agentes de IA. Inclui módulos principais para orquestração de agentes, um sistema de plugins para extender a funcionalidade e adaptadores para conexão com APIs LLM populares. Os desenvolvedores podem definir tarefas, gerenciar memória de conversação e integrar ferramentas externas através de arquivos de configuração simples. A estrutura enfatiza modularidade e facilidade de uso, permitindo prototipagem rápida de chatbots, assistentes automatizados e agentes de processamento de dados sem código boilerplate.