Astro Agents fornece uma arquitetura modular para construir agentes de IA em JavaScript e TypeScript. Os desenvolvedores podem registrar ferramentas personalizadas para pesquisa de dados, integrar armazenamentos de memória para preservar o contexto da conversa e orquestrar fluxos de trabalho de raciocínio de várias etapas. Suporta múltiplos provedores de LLM, como OpenAI e Hugging Face, e pode ser implantado como sites estáticos ou funções serverless. Com observabilidade incorporada e plugins extensíveis, as equipes podem prototipar, testar e escalar assistentes movidos por IA sem sobrecarga pesada de infraestrutura.

EspressoAI fornece aos desenvolvedores um ambiente estruturado para projetar, configurar e implantar agentes de IA alimentados por grandes modelos de linguagem. Ele suporta registro e invocação de ferramentas dentro dos fluxos de trabalho do agente, gerencia o contexto de conversa via módulos de memória embutidos e permite o encadeamento de prompts para raciocínio de múltiplas etapas. Os desenvolvedores podem integrar APIs externas, plugins personalizados e lógica condicional para ajustar o comportamento do agente. O design modular da estrutura garante extensibilidade, permitindo às equipes trocar componentes, adicionar novas capacidades ou adaptar-se a LLMs proprietários sem reescrever a lógica central.

GhostOS simula um sistema operacional tradicional dentro do seu navegador, permitindo abrir múltplas janelas de agentes de IA simultaneamente. Cada janela funciona como um espaço de trabalho independente conectado ao ChatGPT ou plugins personalizados, suportando desktops virtuais e gerenciamento de arquivos por arrastar e soltar. Os usuários podem personalizar seu ambiente com temas, extensões e barras de ferramentas de acesso rápido. GhostOS agiliza a troca entre várias tarefas dirigidas por IA, oferece persistência de sessões e proporciona uma plataforma centralizada para pesquisa, codificação, escrita e aumento de produtividade. Também possui módulos de memória integrados para interações sensíveis ao contexto, um marketplace de plugins, atalhos de teclado e uma paleta de comandos para execução rápida, permitindo exportar sessões e integrações com APIs de terceiros para fluxos de trabalho personalizados.

O llm-ReAct implementa a arquitetura ReAct (Reasoning and Acting) para modelos de linguagem de grande porte, permitindo uma integração contínua do raciocínio de cadeia de pensamento com execução de ferramentas externas e armazenamento de memória. Os desenvolvedores podem configurar um conjunto de ferramentas personalizadas — como busca na web, consultas a bancos de dados, operações com arquivos e calculadoras — e instruir o agente a planejar tarefas de múltiplos passos, invocando as ferramentas conforme necessário para recuperar ou processar informações. O módulo de memória embutido preserva o estado da conversa e ações passadas, apoiando comportamentos de agente mais conscientes do contexto. Com código modular em Python e suporte às APIs OpenAI, o llm-ReAct simplifica experimentos e a implantação de agentes inteligentes capazes de resolver problemas de forma adaptativa, automatizar fluxos de trabalho e fornecer respostas ricas em contexto.

OmniSteward é uma plataforma modular de orquestração de agentes de IA construída em Python que se conecta ao OpenAI, LLMs locais e suporta modelos personalizados. Fornece módulos de memória para armazenar contexto, conjuntos de ferramentas para chamadas de API, pesquisa na web, execução de código e consultas em banco de dados. Usuários definem modelos de agentes com prompts, fluxos de trabalho e gatilhos. A estrutura orquestra múltiplos agentes em paralelo, gerencia histórico de conversas e automatiza tarefas via pipelines. Inclui também registros, dashboards de monitoramento, arquitetura de plugins e integração com serviços de terceiros. OmniSteward simplifica a criação de assistentes específicos de domínio para pesquisa, operações, marketing e mais, oferecendo flexibilidade, escalabilidade e transparência de código aberto para empresas e desenvolvedores.

O Ernie Bot Agent é uma estrutura para desenvolvedores destinada a simplificar a criação de agentes conversacionais baseados em IA usando a API Baidu ERNIE Bot. Ele fornece abstrações para chamadas de API, templates de prompts, gerenciamento de memória e integração de ferramentas. O SDK suporta conversas de múltiplas rodadas com consciência de contexto, fluxos de trabalho personalizados para execução de tarefas e um sistema de plugins para extensões específicas de domínio. Com registro de logs integrado, tratamento de erros e opções de configuração, ele reduz a codificação redundante e permite prototipagem rápida de chatbots, assistentes virtuais e scripts de automação.

JARVIS-1 oferece uma arquitetura modular combinando uma interface de linguagem natural, módulo de memória e executor de tarefas baseado em plugins. Construído sobre GPT-index, ele persiste conversas, recupera contexto e evolui com as interações do usuário. Os usuários definem tarefas através de prompts simples, enquanto JARVIS-1 coordena agendamento de trabalhos, execução de códigos, manipulação de arquivos e navegação na web. Seu sistema de plugins permite integrações personalizadas com bancos de dados, email, PDFs e serviços na nuvem. Implantável via Docker ou CLI em Linux, macOS e Windows, JARVIS-1 garante operação offline e controle total dos dados, sendo ideal para desenvolvedores, equipes de DevOps e usuários avançados buscando automação segura e extensível.

JuggleChat oferece uma interface simplificada para gerenciamento de conversas com IA, integrando um servidor web Tornado com o framework LangChain e modelos do OpenAI. Os usuários podem criar várias threads de bate-papo com nomes, cada uma preservando seu histórico por meio dos módulos de memória do LangChain. Alternar facilmente entre sessões, revisar interações passadas e manter o contexto em diferentes casos de uso sem perder dados. O sistema suporta configuração de chaves de API personalizadas do OpenAI e seleção de modelos, permitindo experimentação com gpt-3.5-turbo ou outros endpoints baseados em GPT. Desenvolvido para desenvolvedores e pesquisadores, o JuggleChat vem com uma configuração mínima: instalar dependências, fornecer sua chave de API e iniciar um servidor local. É ideal para testar prompts, prototipar agentes de IA e comparar comportamentos de modelos em um ambiente isolado e autônomo.

LangChain é uma estrutura focada em desenvolvedores, projetada para otimizar a criação de agentes inteligentes de IA e aplicações. Fornece abstrações para cadeias de chamadas de LLM, comportamentos de agentes com integrações de ferramentas, gerenciamento de memória para persistência de contexto e templates de prompt personalizáveis. Com suporte embutido para carregadores de documentos, armazenamentos vetoriais e diversos provedores de modelos, LangChain permite construir pipelines de geração de recuperação aumentada, agentes autônomos e assistentes conversacionais que podem interagir com APIs, bancos de dados e sistemas externos de forma unificada.

LangChain serve como uma caixa de ferramentas abrangente para construir aplicações avançadas alimentadas por LLM, abstraindo interações de API de baixo nível e fornecendo módulos reutilizáveis. Com seu sistema de modelos de prompt, os desenvolvedores podem definir prompts dinâmicos e encadeá-los para executar fluxos de raciocínio em múltiplas etapas. O framework de agentes integrado combina saídas de LLM com chamadas a ferramentas externas, permitindo decisão autônoma e execução de tarefas, como buscas na web ou consultas a bancos de dados. Módulos de memória preservam o contexto conversacional, possibilitando diálogos com estado ao longo de várias trocas. A integração com bancos de dados vetoriais facilita a geração aumentada por recuperação, enriquecendo respostas com conhecimentos relevantes. Ganchos de retorno extensíveis permitem logging e monitoramento personalizados. A arquitetura modular do LangChain promove prototipagem rápida e escalabilidade, suportando implantação tanto em ambientes locais quanto na infraestrutura de nuvem.

LangGraph-Swift fornece uma DSL baseada em gráficos para construir fluxos de trabalho de IA encadeando nós que representam ações como consultas a LLM, operações de recuperação, chamadas a ferramentas e gerenciamento de memória. Cada nó é seguro em tipos e pode ser conectado para definir a ordem de execução. O framework suporta adaptadores para serviços LLM populares como OpenAI, Azure e Anthropic, além de integrações personalizadas de ferramentas para chamadas a APIs ou funções. Inclui módulos de memória integrados para manter o contexto ao longo de sessões, ferramentas de depuração e visualização, e suporte multiplataforma para iOS, macOS e Linux. Os desenvolvedores podem estender nós com lógica personalizada, permitindo protótipos rápidos de chatbots, processadores de documentos e agentes autônomos em Swift nativo.