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.

AgentServe fornece uma interface unificada para criar e implantar agentes de IA. Os usuários definem comportamentos de agentes em arquivos de configuração ou código, integram ferramentas externas ou fontes de conhecimento e expõem agentes através de endpoints REST. A estrutura lida com roteamento de modelos, requisições paralelas, verificações de integridade, registros e métricas por padrão. O design modular do AgentServe permite conectar novos modelos, ferramentas personalizadas ou políticas de agendamento, tornando-o ideal para construir chatbots, fluxos de trabalho automatizados e sistemas multiagentes de maneira escalável e de fácil manutenção.

O Agentic Kernel oferece uma arquitetura desacoplada para construção de agentes de IA, compondo componentes reutilizáveis. Os desenvolvedores podem definir pipelines de planejamento para dividir metas, configurar bancos de memória de curto e longo prazo usando embeddings ou backends baseados em arquivo, e registrar ferramentas ou APIs externas para execução de ações. A estrutura suporta seleção dinâmica de ferramentas, ciclos de reflexão do agente e agendamento embutido para gerenciar fluxos de trabalho do agente. Seu design plugável acomoda qualquer provedor de LLM e componentes personalizados, possibilitando casos de uso como assistentes de conversação, bots de pesquisa automatizados e bots de processamento de dados. Com logs transparentes, gerenciamento de estado e fácil integração, o Agentic Kernel acelera o desenvolvimento, garantindo manutenabilidade e escalabilidade em aplicações orientadas a IA.