Com AI Agents é uma estrutura orientada por código em TypeScript que ajuda a definir e orquestrar múltiplos Agentes de IA, cada um com papéis distintos como planejador, executor e gerenciador de memória. Fornece gerenciamento de memória embutido para persistir o contexto, um subsistema de chamadas de funções para integrar APIs externas e uma interface CLI para sessões interativas. Ao compor agentes em pipelines ou hierarquias, você pode automatizar tarefas complexas—como pipelines de análise de dados ou fluxos de suporte ao cliente—assegurando modularidade, escalabilidade e fácil personalização.

AgentSimulation é uma biblioteca Python de código aberto construída sobre Pygame para simular múltiplos agentes autônomos em um ambiente 2D. Permite que os usuários configurem propriedades do agente, comportamentos de direção (buscar, fugir, vagar), detecção de colisões, busca de caminhos e regras interativas. Com renderização em tempo real e design modular, suporta prototipagem rápida, simulações educativas e pesquisa em pequena escala em inteligência de enxame ou interações multi-agentes.

AgentSpeak é uma implementação de código aberto, baseada em Java, da linguagem de programação AgentSpeak(L), projetada para facilitar a criação e gestão de agentes autônomos BDI (Crença-Desejo-Intenção). Ela possui um ambiente de tempo de execução que analisa o código AgentSpeak(L), mantém as bases de crenças dos agentes, dispara eventos e seleciona e executa planos com base nas crenças e metas atuais. O interpretador suporta execução concorrente de agentes, atualizações dinâmicas de planos e semânticas personalizáveis. Com uma arquitetura modular, os programadores podem estender componentes principais, como seleção de planos e revisão de crenças. AgentSpeak permite que pesquisadores e profissionais de indústria prototypes, simulem e implantem agentes inteligentes em simulações, sistemas IoT e cenários multiagente.

Base OnChain Agent é um framework de código aberto projetado para implantar agentes de IA autônomos em blockchains semelhantes ao Ethereum. Conecta-se aos nós de blockchain via Web3 e usa modelos GPT da OpenAI para interpretar eventos on-chain como transferências de tokens ou logs específicos de protocolos. O agente pode processar prompts de linguagem natural ou estratégias predefinidas para decidir quando executar transações, chamar funções de contratos inteligentes ou responder a propostas de governança. Desenvolvedores podem estender módulos para ouvintes de eventos personalizados, integrar feeds de dados off-chain e gerenciar chaves privadas de forma segura. Essa solução permite operações automatizadas de DeFi, como provisionamento de liquidez, arbitragem e rebalanceamento de portfólio, com intervenção manual mínima.

bedrock-agent é uma estrutura versátil de agentes de IA que integra com o conjunto de grandes modelos de linguagem do AWS Bedrock para orquestrar fluxos de trabalho complexos e orientados por tarefas. Oferece uma arquitetura de plugins para registrar ferramentas personalizadas, módulos de memória para persistência de contexto e um mecanismo de cadeia de raciocínio para melhor raciocínio. Através de uma API Python simples e interface de linha de comando, permite que os desenvolvedores definam agentes capazes de chamar serviços externos, processar documentos, gerar código ou interagir com os usuários via chat. Os agentes podem ser configurados para selecionar automaticamente ferramentas relevantes com base em solicitações do usuário e manter o estado de conversa entre sessões. Este framework é de código aberto, extensível e otimizado para prototipagem rápida e implantação de assistentes alimentados por IA em ambientes locais ou na nuvem AWS.

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.

ChatAgent permite que os desenvolvedores construam e implantem rapidamente chatbots inteligentes oferecendo uma arquitetura extensível com módulos principais para manipulação de memória, encadeamento de ferramentas e orquestração de estratégias. Ele se integra perfeitamente a provedores populares de LLM, permitindo que você defina ferramentas personalizadas para chamadas de API, consultas a banco de dados ou operações de arquivo. A estrutura suporta planejamento de múltiplas etapas, tomada de decisão dinâmica e recuperação de memória baseada em contexto, garantindo interações coerentes em conversas prolongadas. Seu sistema de plugins e pipelines orientados por configuração facilitam a personalização e experimentação, enquanto logs estruturados e métricas ajudam a monitorar o desempenho e resolver problemas em implantações de produção.

O ComfyUI LLM Party amplia o ambiente baseado em nós do ComfyUI, fornecendo uma suíte de nós alimentados por LLM projetados para orquestrar interações de texto junto com fluxos de trabalho visuais de IA. Ele oferece nós de chat para interagir com grandes modelos de linguagem, nós de memória para retenção de contexto e nós de roteamento para gerenciar diálogos multiagente. Os usuários podem encadear operações de geração de linguagem, resumo e tomada de decisão dentro de seus pipelines, mesclando IA textual e geração de imagem. A extensão também suporta modelos de prompt personalizados, gerenciamento de variáveis e ramificações condicionais, permitindo que criadores automatizem geração de narrativas, legendas de imagens e descrições dinâmicas de cenas. Seu design modular possibilita integração perfeita com nós existentes, capacitando artistas e desenvolvedores a construir fluxos de trabalho sofisticados de IA sem necessidade de programação.

Na sua essência, o DAGent representa fluxos de trabalho de agentes como um gráfico acíclico direcionado de nós, onde cada nó pode encapsular uma chamada LLM, função personalizada ou ferramenta externa. Os desenvolvedores definem explicitamente dependências de tarefas, permitindo execução paralela e lógica condicional, enquanto a estrutura gerencia agendamento, passagem de dados e recuperação de erros. O DAGent também fornece ferramentas de visualização integradas para inspecionar a estrutura do DAG e o fluxo de execução, melhorando o depuração e a auditabilidade. Com tipos de nós extensíveis, suporte a plugins e integração transparente com provedores populares de LLM, o DAGent capacita equipes a construir aplicações complexas de IA, como pipelines de dados, agentes conversacionais e assistentes de pesquisa automatizada com mínimo esforço de código. O foco na modularidade e transparência torna-o ideal para orquestração escalável de agentes em ambientes experimentais e de produção.

DemoGPT é um projeto Python de código aberto projetado para demonstrar os conceitos essenciais de agentes AI usando os modelos GPT da OpenAI. Implementa uma interface conversacional com memória persistente salva em arquivos JSON, permitindo interações conscientes do contexto entre sessões. O framework suporta execução dinâmica de ferramentas, como busca na web, cálculos e extensões personalizadas, por meio de uma arquitetura estilo plugin. Basta configurar sua chave API da OpenAI e instalar as dependências para que os usuários possam executar o DemoGPT localmente, criar protótipos de chatbots, explorar fluxos de diálogo de múltiplas rodadas e testar fluxos de trabalho dirigidos por agentes. Essa demonstração abrangente oferece uma base prática para desenvolvedores e pesquisadores criarem, personalizarem e experimentarem com agentes alimentados por GPT em cenários do mundo real.

Dual Coding Agents fornece uma arquitetura modular para construir agentes de IA que combinam perfeitamente compreensão visual e geração de linguagem. A estrutura oferece suporte embutido para codificadores de imagem como OpenAI CLIP, modelos de linguagem baseados em transformadores como GPT, e os orquestra em um pipeline de raciocínio em cadeia. Os usuários podem fornecer imagens e modelos de prompt ao agente, que processa características visuais, raciocina sobre o contexto e produz saídas textuais detalhadas. Pesquisadores e desenvolvedores podem trocar modelos, configurar prompts e estender agentes com plugins. Este kit facilita experimentos em IA multimodal, possibilitando a prototipagem rápida de aplicações que variam de perguntas visuais a análise de documentos, ferramentas de acessibilidade e plataformas educativas.

Agentes em evolução fornece uma estrutura baseada em programação genética para construir e evoluir agentes de IA modulares. Os usuários montam arquiteturas de agentes a partir de componentes intercambiáveis, definem simulações de ambientes e métricas de aptidão, e então executam ciclos evolutivos para gerar automaticamente comportamentos de agentes aprimorados. A biblioteca inclui ferramentas para mutação, cruzamento, gerenciamento de população e monitoramento da evolução, permitindo que pesquisadores e desenvolvedores criem protótipos, testem e aprimorem agentes autônomos em ambientes simulados diversos.

O Researcher AI Agent Front-End é uma aplicação open source em React que fornece uma interface de usuário para um assistente de pesquisa baseado em IA. Suporta consultas em linguagem natural para buscas de literatura, conecta-se a bancos de dados acadêmicos como Semantic Scholar ou arXiv via API, e recupera metadados, resumos e conteúdo completo quando disponível. O front-end exibe resultados de busca em um painel organizado, permite filtragem por ano ou relevância, e apresenta resumos gerados por IA destacando descobertas-chave. Usuários podem exportar referências em formatos de bibliografia populares como APA, MLA, e BibTeX. Com componentes modulares e design responsivo, a plataforma simplifica tarefas de revisão de literatura e aprimora a produtividade em pesquisa.

GoLC fornece aos desenvolvedores um conjunto completo de ferramentas para construir cadeias de modelos de linguagem e agentes em Go. Em seu núcleo, inclui gerenciamento de cadeias, templates de prompts personalizáveis e integração fluida com os principais provedores de LLM. Por meio de carregadores de documentos e lojas vetoriais, GoLC habilita recuperação baseada em embeddings, alimentando fluxos de trabalho RAG. O framework suporta módulos de memória com estado para contextos de conversação e uma arquitetura leve de agentes para orquestrar raciocínios de múltiplos passos e chamadas de ferramentas. Seu design modular permite conectar ferramentas personalizadas, fontes de dados e manipuladores de saída. Com performance nativa de Go e dependências mínimas, GoLC agiliza o desenvolvimento de pipelines de IA, sendo ideal para criar chatbots, assistentes de conhecimento, agentes de raciocínio automatizado e serviços AI de produção em Go.

A Câmara de Tempo Hiperbólica fornece um ambiente flexível para construir agentes de IA, oferecendo componentes para gerenciamento de memória, orquestração de janelas de contexto, encadeamento de prompts, integração de ferramentas e controle de execução. Os desenvolvedores definem comportamentos de agentes por meio de blocos de construção modulares, configuram memórias personalizadas (de curto e longo prazo) e vinculam APIs externas ou ferramentas locais. A estrutura inclui suporte a assíncrono, registro e utilitários de depuração, permitindo iteração rápida e implantação de agentes conversacionais ou orientados a tarefas sofisticados em projetos Python.

Isek é uma plataforma centrada no desenvolvedor para construir agentes de IA com arquitetura modular. Oferece um sistema de plugins para ferramentas e fontes de dados, memória embutida para retenção de contexto e um mecanismo de planejamento para coordenar tarefas de múltiplos passos. Você pode implantar agentes localmente ou na nuvem, integrar qualquer backend de LLM e expandir funcionalidades via módulos comunitários ou personalizados. Isek simplifica a criação de chatbots, assistentes virtuais e fluxos de trabalho automatizados fornecendo templates, SDKs e ferramentas CLI para desenvolvimento ágil.

Joylive Agent oferece uma arquitetura modular baseada em plugins projetada para construir agentes AI sofisticados. Proporciona integração perfeita com LLMs como OpenAI GPT, backends de memória configuráveis para persistência de sessões, e um gerenciador de ferramentas para expor APIs externas ou funções personalizadas como capacidades do agente. O framework também inclui orquestração de cadeia de pensamento embutida, gerenciamento de diálogos de múltiplas turnos e um servidor RESTful para fácil implantação. Sua núcleo em Java garante estabilidade de nível empresarial, permitindo que equipes proponham rapidamente protótipos, estendam e escalem assistentes inteligentes em diversos casos de uso.

Lila oferece uma estrutura completa de agentes de IA voltada para raciocínio de múltiplas etapas e execução autônoma de tarefas. Os desenvolvedores podem definir ferramentas personalizadas (APIs, bancos de dados, webhooks) e configurar o Lila para chamá-las dinamicamente durante a execução. Ela oferece módulos de memória para armazenar histórico de conversas e fatos, um componente de planejamento para sequenciar subtarefas e prompting de chain-of-thought para transparência nas decisões. Seu sistema de plugins permite extensão tranquila com novas capacidades, enquanto a monitoração embutida acompanha ações e resultados do agente. O design modular do Lila facilita integração em projetos Python existentes ou implantação como um serviço hospedado para fluxos de trabalho de agentes em tempo real.

LinkAgent fornece um microkernel leve para construir agentes de IA com componentes plug-in. Os usuários podem registrar backends de modelos de linguagem, módulos de recuperação e APIs externas como ferramentas, e então montá-los em fluxos de trabalho usando planejadores e roteadores embutidos. LinkAgent suporta gerenciadores de memória para persistência de contexto, invocação dinâmica de ferramentas e lógica de decisão configurável para raciocínio complexo de múltiplos passos. Com pouco código, equipes podem automatizar tarefas como QA, extração de dados, orquestração de processos e geração de relatórios.

O Agente LLMLing é uma estrutura modular para construir, configurar e implantar agentes de IA alimentados por modelos de linguagem grande. Usuários podem criar múltiplos papéis de agentes, conectar ferramentas externas ou APIs, gerenciar memória conversacional e orquestrar fluxos de trabalho complexos. A plataforma inclui um playground baseado no navegador que visualiza as interações dos agentes, registra o histórico de mensagens e permite ajustes em tempo real. Com um SDK em Python, desenvolvedores podem criar comportamentos personalizados, integrar bancos de dados vetoriais e estender o sistema via plugins. O Agente LLMLing simplifica a criação de chatbots, bots de análise de dados e assistentes automatizados fornecendo componentes reutilizáveis e abstrações claras para colaboração multiagente.