A automação de e-mails LangGraph aproveita o framework LangGraph para criar fluxos de trabalho inteligentes de e-mail. Após configurado, conecta-se ao seu serviço de e-mail, busca novas mensagens e usa um LLM para analisar conteúdo quanto à intenção, sentimento e dados essenciais. O agente então seleciona ou gera modelos adequados, personaliza respostas com base no contexto e variáveis definidas pelo usuário, e os coloca na fila para entrega via Gmail API ou SMTP. Recursos avançados incluem manipulação de conversas de várias etapas, sequências automáticas de acompanhamento com base nas interações do destinatário e agendamento dinâmico. Desenvolvedores podem estender fluxos de trabalho modificando os nós do grafo, adicionando ações personalizadas ou integrando APIs externas. Logs detalhados e tratamento de erros garantem confiabilidade, ideal para prospecção de vendas, suporte ao cliente e newsletters automatizadas.

Melissa fornece uma arquitetura leve e extensível para construir agentes movidos a IA sem a necessidade de muito código boilerplate. Em seu núcleo, a estrutura usa um sistema baseado em plugins onde os desenvolvedores podem registrar ações personalizadas, conectores de dados e módulos de memória. O subsistema de memória permite a preservação do contexto em interações, aprimorando a continuidade da conversa. Adaptadores de integração permitem que os agentes busquem e processem informações de APIs, bancos de dados ou arquivos locais. Combinando uma API simples, ferramentas de CLI e interfaces padronizadas, Melissa agiliza tarefas como automatizar consultas de clientes, gerar relatórios dinâmicos ou orquestrar fluxos de trabalho de várias etapas. A estrutura é independente de linguagem para integração, tornando-se adequada para projetos centrados em Python e pode ser implantada em ambientes Linux, macOS ou Docker.

Tongui Agent fornece uma arquitetura modular para criar agentes de IA que podem manter o estado da conversa, usar ferramentas externas e coordenar múltiplos sub-agentes. Desenvolvedores configuram backends LLM, definem ações personalizadas e anexam módulos de memória para armazenar o contexto. O framework inclui uma SDK, CLI e hooks de middleware para observabilidade, facilitando a integração em aplicações web ou Node.js. Os LLMs suportados incluem OpenAI, Azure OpenAI e modelos de código aberto.