LLaVA-Plus baseia-se em fundamentos líderes em visão e linguagem para oferecer um agente capaz de interpretar e raciocinar sobre múltiplas imagens simultaneamente. Integrando aprendizado por montagem e planejamento visão-linguagem, realiza tarefas complexas como respostas a perguntas visuais, resolução de problemas passo a passo e fluxos de inferência em múltiplas etapas. O framework oferece uma arquitetura modular de plugins para conectar diferentes backends LLM, permitindo estratégias personalizadas de prompts e explicações em cadeia de raciocínio dinâmicas. Os usuários podem implantar LLaVA-Plus localmente ou através da demonstração web hospedada, carregando imagens únicas ou múltiplas, fazendo consultas em linguagem natural e recebendo respostas explicativas detalhadas com passos de planejamento. Seu design extensível suporta prototipagem rápida de aplicações multimodais, sendo uma plataforma ideal para pesquisa, educação e soluções industriais de visão e linguagem.

Agentic-RAG-DeepSeek combina a orquestração agentica com técnicas RAG para habilitar aplicações avançadas de conversação e pesquisa. Primeiro, processa corpora de documentos, gerando embeddings usando LLMs e armazenando-os na base de dados vetorial DeepSeek. Em tempo de execução, um agente de IA recupera passagens relevantes, constrói prompts sensíveis ao contexto e usa LLMs para sintetizar respostas precisas e concisas. A estrutura suporta fluxos de trabalho de raciocínio iterativos de múltiplos passos, operações baseadas em ferramentas e políticas personalizáveis para comportamento flexível do agente. Desenvolvedores podem ampliar componentes, integrar APIs ou ferramentas adicionais e monitorar o desempenho do agente. Seja construindo sistemas de perguntas e respostas dinâmicos, assistentes de pesquisa automatizados ou chatbots específicos de domínio, Agentic-RAG-DeepSeek fornece uma plataforma modular e escalável para soluções de IA baseadas em recuperação.

Este curso equipa os desenvolvedores com guias passo a passo para implementar vários Agentes de IA usando o ecossistema Hugging Face. Cobre aproveitamento de Transformers para compreensão de linguagem, geração aumentada por recuperação, integração de APIs externas, cadeia de prompts e ajuste de comportamento de agentes. Os alunos constroem agentes para QA de documentos, assistentes conversacionais, automação de fluxo de trabalho e raciocínio em múltiplas etapas. Através de notebooks práticos, os usuários configuram orquestração de agentes, tratamento de erros, estratégias de memória e padrões de implantação para criar assistentes robustos, escaláveis, movidos por IA para suporte ao cliente, análise de dados e geração de conteúdo.

LangChain AI Scientist V2 aproveita grandes modelos de linguagem e a estrutura de agentes do LangChain para ajudar pesquisadores em todas as etapas do processo científico. Ele ingere artigos acadêmicos para revisões de literatura, gera hipóteses inovadoras, delineia protocolos experimentais, escreve relatórios de laboratório e produz código para análise de dados. Os usuários interagem via CLI ou notebook, personalizando tarefas através de modelos de prompt e configurações. Ao orquestrar cadeias de raciocínio de múltiplas etapas, ele acelera a descoberta, reduz a carga de trabalho manual e garante resultados de pesquisa reprodutíveis.

LLM-Blender-Agent permite que desenvolvedores construam sistemas de IA modulares e multi-agentes, encapsulando LLMs em agentes colaborativos. Cada agente pode acessar ferramentas como execução de Python, raspagem de web, bancos de dados SQL e APIs externas. O framework gerencia a memória da conversa, raciocínio passo a passo e orquestração de ferramentas, possibilitando tarefas como geração de relatórios, análise de dados, pesquisa automatizada e automação de fluxos de trabalho. Baseado na LangChain, é leve, extensível e compatível com GPT-3.5, GPT-4 e outros LLMs.

Magi MDA é uma estrutura de agente de IA centrada no desenvolvedor que simplifica a criação e implantação de agentes autônomos. Ela expõe um conjunto de componentes principais — planejadores, executores, interpretadores e memórias — que podem ser montados em pipelines personalizados. Os usuários podem se conectar a provedores populares de LLM para geração de texto, adicionar módulos de recuperação para aumento de conhecimento e integrar ferramentas ou APIs arbitrárias para tarefas específicas. A estrutura lida automaticamente com raciocínio passo a passo, roteamento de ferramentas e gerenciamento de contexto, permitindo que as equipes se concentrem na lógica de domínio ao invés de rotinas de orquestração.

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.