FastAPI Agents fornece uma camada de serviço robusta para desenvolver agentes baseados em LLM usando o framework web FastAPI. Permite definir comportamentos de agentes com cadeias, ferramentas e sistemas de memória do LangChain. Cada agente pode ser exposto como um endpoint REST padrão, suportando solicitações assíncronas, respostas em streaming e cargas úteis personalizáveis. A integração com armazenamento vetorial permite geração aumentada por recuperação para aplicações orientadas ao conhecimento. O framework inclui registros integrados, ganchos de monitoramento e suporte ao Docker para implantação em contêineres. Você pode estender facilmente os agentes com novas ferramentas, middleware e autenticação. FastAPI Agents acelera a preparação de produção de soluções de IA, garantindo segurança, escalabilidade e facilidade de manutenção de aplicações baseadas em agentes em ambientes empresariais e de pesquisa.

AgentGateway fornece um ambiente focado no desenvolvedor para criar aplicações de IA multiagente. Ele suporta orquestração distribuída de agentes, integração de plugins e controle de acesso seguro. Com conectores integrados para bancos de dados vetoriais, APIs REST/gRPC e serviços comuns como Slack e Notion, os agentes podem consultar documentos, executar lógica de negócios e gerar respostas de forma autônoma. A plataforma inclui monitoramento, registro e controles de acesso baseados em funções, facilitando a implantação de soluções de IA escaláveis e auditáveis em toda a empresa.

O Agentic Framework é um framework versátil de código aberto projetado para facilitar a criação de agentes de IA autônomos que utilizam grandes modelos de linguagem e MongoDB. Fornece componentes modulares para gerenciar a memória do agente, definir conjuntos de ferramentas, orquestrar fluxos de trabalho multi-etapas e criar templates de prompts. O armazenamento de memória integrado alimentado pelo MongoDB permite que os agentes mantenham contexto persistente entre sessões, enquanto interfaces de ferramenta plugáveis possibilitam interação direta com APIs externas e fontes de dados. Construído em Node.js, o framework inclui recursos de logging, hooks de monitoramento e exemplos de implantação para prototipagem rápida e escalonamento de agentes inteligentes. Com configurações personalizáveis, os desenvolvedores podem adaptar agentes para tarefas como recuperação de conhecimento, suporte ao cliente automatizado, análise de dados e automação de processos, reduzindo o overhead de desenvolvimento e acelerando o tempo até a produção.

O AI-Agent-Framework oferece uma base abrangente para construir agentes alimentados por IA em Python. Inclui módulos para gerenciamento de memória de conversas, integração de ferramentas externas e construção de modelos de prompts. Desenvolvedores podem conectar-se a diversos provedores de LLM, equipar agentes com plugins personalizados e orquestrar múltiplos agentes em fluxos de trabalho coordenados. Ferramentas de rastreamento e monitoramento integradas ajudam a acompanhar o desempenho dos agentes e depurar comportamentos. O design extensível do framework permite a adição fácil de novos conectores ou funcionalidades específicas de domínio, tornando-o ideal para prototipagem rápida, projetos de pesquisa e automação de nível de produção.

O AWS Bedrock Multi-Agent Blueprint fornece uma estrutura modular para implementar uma arquitetura de múltiplos agentes no AWS Bedrock. Inclui código de exemplo para definir papéis de agentes — planejador, pesquisador, executor e avaliador — que colaboram através de filas de mensagens compartilhadas. Cada agente pode invocar diferentes modelos do Bedrock com prompts personalizados e passar saídas intermediárias para agentes subsequentes. Incorpora logging via CloudWatch, padrões de gerenciamento de erros e suporte para execução síncrona ou assíncrona, demonstrando como gerenciar seleção de modelos, tarefas em lote e orquestração de ponta a ponta. Desenvolvedores podem clonar o repositório, configurar funções IAM do AWS e endpoints do Bedrock, e então implantar usando CloudFormation ou CDK. O design de código aberto incentiva a extensão de papéis, escalabilidade de agentes por tarefas e integração com S3, Lambda e Step Functions.

Dive é uma estrutura em Python de código aberto projetada para criar e executar agentes de IA autônomos capazes de realizar tarefas de múltiplas etapas com intervenção manual mínima. Ao definir perfis de agentes em arquivos de configuração YAML simples, os desenvolvedores podem especificar APIs, ferramentas e módulos de memória para tarefas como recuperação de dados, análise e orquestração de pipelines. Dive gerencia contexto, estado e engenharia de prompts, permitindo fluxos de trabalho flexíveis com manipulação de erros e registro embutidos. Sua arquitetura plugável suporta uma ampla gama de modelos de linguagem e sistemas de recuperação, facilitando a montagem de agentes para automação de atendimento ao cliente, geração de conteúdo e processos DevOps. O framework escala desde protótipos até produção, oferecendo comandos CLI e endpoints de API para integração perfeita com sistemas existentes.

GenAI Job Agents é uma estrutura de código aberto baseada em Python projetada para simplificar a criação e gestão de agentes de trabalho com IA. Os desenvolvedores podem definir tipos de trabalho personalizados e comportamentos de agentes usando arquivos de configuração simples ou classes Python. O sistema se integra perfeitamente com OpenAI para raciocínio com LLM e LangChain para encadeamento de chamadas. Os trabalhos podem ser enfileirados, executados em paralelo e monitorados através de mecanismos embutidos de logs e tratamento de erros. Os agentes podem lidar com entradas dinâmicas, reiniciar falhas automaticamente e produzir resultados estruturados para processamento subsequente. Com uma arquitetura modular, plugins extensíveis e APIs claras, o GenAI Job Agents capacita equipes a automatizar tarefas repetitivas, orquestrar fluxos de trabalho complexos e escalar operações impulsionadas por IA em ambientes de produção.

Em sua essência, o RxAgent-Zoo é uma estrutura de RL reativa que trata eventos de dados de ambientes, buffers de reprodução e laços de treinamento como fluxos observáveis. Os usuários podem encadear operadores para pré-processar observações, atualizar redes e registrar métricas assincronamente. A biblioteca oferece suporte a ambientes paralelos, agendadores configuráveis e integração com benchmarks populares do Gym e Atari. Uma API plug-and-play permite a troca suave de componentes de agentes, facilitando pesquisas reprodutíveis, experimentação rápida e fluxos de treinamento escaláveis.