Huly Labs é uma plataforma de agentes de IA nativa da nuvem que capacita desenvolvedores e equipes de produto a projetar, implantar e monitorar assistentes inteligentes. Os agentes podem manter o contexto via memória persistente, chamar APIs externas ou bancos de dados, e executar fluxos de trabalho em múltiplas etapas através de um construtor visual. A plataforma inclui controles de acesso baseados em funções, SDK e CLI para Node.js, componentes de UI personalizáveis para chat e voz, e análises em tempo real de desempenho e uso. Huly Labs cuida de escala, segurança e registro automaticamente, permitindo iteração rápida e implantações de nível corporativo.

AgentChat é uma plataforma de gerenciamento de agentes de IA de código aberto que aproveita os modelos GPT da OpenAI para executar agentes conversacionais versáteis. Ela fornece uma interface React para sessões de chat interativas, um backend Node.js para roteamento de APIs e um sistema de plugins para estender as capacidades dos agentes. Os agentes podem ser configurados com prompts baseados em funções, armazenamento de memória persistente e fluxos de trabalho predefinidos para automatizar tarefas como resumir, agendar, extrair dados e notificações. Os usuários podem criar múltiplas instâncias de agentes, atribuir nomes personalizados e alternar entre elas em tempo real. O sistema suporta gerenciamento seguro de chaves API, e desenvolvedores podem construir ou integrar novos conectores de dados, bases de conhecimento e serviços de terceiros para enriquecer as interações dos agentes.

A Demo de Agente AI fornece um modelo versátil para construir agentes de IA que possam interagir com usuários e fontes de dados externas. Aproveita o LangChain para orquestrar cadeias, ferramentas e módulos de memória, permitindo que o agente realize tarefas como buscas na web via SerpAPI, resumir conteúdo web, manter histórico de conversas com memória baseada em vetores e executar trechos de código por meio de uma ferramenta segura de REPL Python. O agente expõe comandos CLI e endpoints HTTP via FastAPI, suportando entrada de texto e voz. Desenvolvedores podem personalizar definições de ferramentas e lógica de cadeia para adaptar agentes para suporte ao cliente, recuperação de dados ou fluxos de trabalho automatizados. A arquitetura modular simplifica a integração de novas capacidades, como consultas a bancos de dados ou APIs de terceiros.

CrewAI é uma estrutura modular em Python projetada para construir Agentes AI totalmente autônomos. Ela fornece componentes essenciais, como um Orquestrador de Agentes para planejamento e tomada de decisões, uma camada de integração de ferramentas para conectar APIs externas ou ações personalizadas, e um Módulo de Memória para armazenar e recordar contextos ao longo das interações. Os desenvolvedores definem tarefas, registram ferramentas, configuram backends de memória e posteriormente iniciam Agentes capazes de planejar fluxos de trabalho de múltiplos passos, executar ações e se adaptar com base nos resultados, tornando o CrewAI ideal para criar assistentes inteligentes, fluxos de trabalho automatizados e protótipos de pesquisa.

Claude Code MCP (Memory Context Provider) é uma ferramenta CLI baseada em Python projetada para facilitar as interações com o modelo Claude Code da Anthropic. Oferece histórico de conversa persistente, templates de prompt reutilizáveis e utilitários para gerar, revisar e refatorar código. Os desenvolvedores podem invocar comandos para geração de código, edições automáticas, comparações de diff e explicações inline, enquanto estendem a funcionalidade por meio de um sistema de plugins. MCP simplifica a integração do Claude Code em pipelines de desenvolvimento para uma assistência de codificação mais consistente e sensível ao contexto.

Esta estrutura permite que usuários projetem, configurem, e implementem múltiplos agentes de IA que comunicam via mensagens JSON através de um orquestrador central. Cada agente pode ter funções, prompts e módulos de memória distintos, e qualquer provedor de LLM pode ser integrado implementando uma interface de provedor. O sistema suporta histórico de conversa persistente, roteamento dinâmico e extensões modulares. Ideal para simular debates, automatizar fluxos de suporte ao cliente ou coordenar geração de documentos em múltiplas etapas. Funciona em Python com suporte para Docker para implantações em containers.