GRASP oferece um pipeline estruturado para construir agentes de IA em ambientes TypeScript ou JavaScript. Em seu núcleo, os desenvolvedores definem agentes registrando um conjunto de ferramentas — funções ou conectores de API externa — e especificando modelos de prompts que guiam o comportamento do agente. Módulos de memória embutidos permitem que os agentes armazenem e recuperem informações contextuais, possibilitando conversas multifase com estado persistente. O componente de planejamento orquestra a seleção e execução de ferramentas com base na entrada do usuário, enquanto a camada de execução lida com chamadas de API e processamento de resultados. O sistema de plugins do GRASP suporta extensões personalizadas, permitindo funcionalidades como geração reforçada por recuperação (RAG), agendamento de tarefas e registro. Seu design modular permite que equipes escolham apenas os componentes necessários, facilitando a integração com sistemas e serviços existentes para chatbots, assistentes virtuais e fluxos de trabalho automatizados.

OpenAgents Builder oferece um ambiente visual sem código onde os usuários podem montar fluxos de trabalho de agentes de IA arrastando e soltando componentes que representam chamadas LLM, ramos de lógica e ações de API. A plataforma suporta integrações com principais modelos de linguagem grande, como OpenAI GPT e Anthropic’s Claude, e permite conectores API personalizados para sistemas empresariais como CRM ou bancos de dados. Os agentes podem manter o contexto de conversa entre sessões com módulos de memória. Modelos prontos para suporte ao cliente, qualificação de leads e recuperação de base de conhecimento aceleram a criação. Uma vez configurados, os agentes são testados diretamente na interface, depois implantados via código embed, widget ou integrações com Slack e Microsoft Teams. Painéis de análise em tempo real acompanham interações, padrões de uso e métricas de desempenho para refinar continuamente o comportamento e a precisão do agente.

O Projeto Alice é um agente de IA avançado focado no processamento de linguagem natural, permitindo que os usuários tenham diálogos interativos. Ele entende o contexto, tornando as conversas mais intuitivas enquanto ajuda na gestão de tarefas, pesquisas de informações e recomendações personalizadas. Suas capacidades incluem gerenciamento de cronogramas, fornecimento de lembretes e oferecimento de conselhos baseados nas perguntas dos usuários, agindo assim como um assistente virtual adaptado às necessidades individuais.

Layra é projetada para simplificar o desenvolvimento de agentes alimentados por LLM, fornecendo uma arquitetura modular que se integra com várias ferramentas e armazéns de memória. Possui um planejador que divide tarefas em subobjetivos, um módulo de memória para armazenar conversas e contexto, e um sistema de plugins para conectar APIs externas ou funções personalizadas. Layra também suporta a orquestração de múltiplas instâncias de agentes para colaborar em fluxos de trabalho complexos, possibilitando execução paralela e delegação de tarefas. Com abstrações claras para ferramentas, memória e definições de políticas, os desenvolvedores podem prototipar e implantar rapidamente agentes inteligentes para suporte ao cliente, análise de dados, RAG e mais. É independente do framework para backend de modelagem, suportando OpenAI, Hugging Face e LLMs locais.

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.