Wise Agents oferece um catálogo abrangente e pesquisável de frameworks e plataformas de agentes de IA. Possui filtros por categoria, linguagem de programação, tipo de licença e mais, ajudando os usuários a encontrar a ferramenta certa. Cada entrada de agente inclui um perfil detalhado, capacidades principais, links para GitHub e documentação, além de classificações pela comunidade. O site é atualizado regularmente por contribuições da comunidade, garantindo que as últimas versões e desenvolvimentos dos agentes estejam sempre disponíveis em um recurso centralizado.

echoOLlama aproveita o ecossistema Ollama para fornecer uma estrutura de agente mínima: lê as entradas do usuário do terminal, envia para um LLM local configurado, e transmite respostas em tempo real. Os usuários podem scriptar sequências de interações, encadear prompts e experimentar engenharia de prompts sem modificar o código do modelo subjacente. Isso torna o echoOLlama ideal para testar padrões de conversação, construir ferramentas simples acionadas por comandos e lidar com tarefas iterativas de agentes enquanto preserva a privacidade dos dados.

Java-Action-Datetime é um módulo adicional para o framework do sistema de multiagentes LightJason, projetado para manipular todas as operações temporais dentro de seus agentes. Fornece ações para recuperar o timestamp atual, analisar strings de data/hora em objetos temporais Java, aplicar padrões de formatação personalizados, realizar operações aritméticas como adicionar ou subtrair durações, calcular diferenças entre datas e horas, e converter entre fusos horários. Essas ações se integram perfeitamente ao código do agente LightJason, reduzindo código redundante e permitindo raciocínio temporal confiável e consistente em implantações distribuídas de agentes.

Java Action Interpolate é uma biblioteca Java especializada projetada para integrar-se ao framework multi-agente LightJason. Ela fornece um conjunto de algoritmos de interpolação, incluindo métodos linear, polinomial e spline, permitindo que os agentes façam transições fluidas entre estados e ações. O módulo oferece parâmetros de interpolação configuráveis, se conecta ao ciclo de vida de ações do LightJason e suporta tipos de dados personalizados. Ao incorporar o Java Action Interpolate, os desenvolvedores podem eliminar saltos abruptos de comportamento, aumentar o realismo da simulação e simplificar a implementação de movimentos suaves de agentes e comportamentos orientados a decisões em ambientes distribuídos ou de simulação.

O ProficientAI Agent Framework é uma solução de ponta a ponta para projetar e implantar agentes de IA avançados. Permite aos usuários definir comportamentos personalizados de agentes por meio de definições modulares de ferramentas e especificações de funções, garantindo integração fácil com APIs e serviços externos. O subsistema de gerenciamento de memória fornece armazenamento de contexto de curto e longo prazo, possibilitando conversas coerentes de múltiplas rodadas. Desenvolvedores podem facilmente alternar entre diferentes modelos de linguagem ou combiná-los para tarefas especializadas. Ferramentas de monitoramento e registro integradas oferecem insights sobre o desempenho e as métricas de uso do agente. Seja criando bots de suporte ao cliente, assistentes de busca de conhecimento ou fluxos de automação de tarefas, o ProficientAI simplifica todo o processo, garantindo escalabilidade e confiabilidade.

openai-agents-python é um pacote abrangente em Python projetado para ajudar desenvolvedores a construir agentes de IA totalmente autônomos. Fornece abstrações para planejamento de agentes, integração de ferramentas, estados de memória e loops de execução. Os usuários podem registrar ferramentas personalizadas, definir metas de agentes e deixar a estrutura orquestrar raciocínio passo a passo. A biblioteca também inclui utilitários para testar e registrar ações do agente, facilitando a iteração nos comportamentos e a solução de problemas de tarefas complexas de várias etapas.

Toolhouse é uma plataforma para desenvolvedores projetada para construir e implantar agentes de IA e fluxos de trabalho sem a complicação do código boilerplate. Ele vem com estruturas agentivas pré-construídas, como RAG, evals, integrações de API, memória, cache, prompts e ferramentas, permitindo que os desenvolvedores construam e enviem rapidamente produtos de IA funcionais. Com suporte robusto para integrações de aplicativos de terceiros, Toolhouse oferece uma experiência de desenvolvimento e depuração sem costura, acelerando significativamente o ciclo de vida da produção.

AgenticRAG fornece uma arquitetura modular para criar agentes autônomos que aproveitam a geração aumentada por recuperação (RAG). Oferece componentes para indexar documentos em bancos de dados vetoriais, recuperar o contexto relevante e alimentá-lo em LLMs para gerar respostas conscientes do contexto. Usuários podem integrar APIs e ferramentas externas, configurar armazéns de memória para acompanhar o histórico de conversas e definir fluxos de trabalho personalizados para orquestrar processos de tomada de decisão em múltiplas etapas. A estrutura suporta bancos de dados vetoriais populares como Pinecone e FAISS, bem como provedores de LLM como OpenAI, permitindo troca fluida ou configurações de múltiplos modelos. Com abstrações embutidas para ciclos de agentes e gerenciamento de ferramentas, o AgenticRAG simplifica o desenvolvimento de agentes capazes de tarefas como QA de documentos, pesquisa automatizada e automação baseada em conhecimento, reduzindo código boilerplate e acelerando o tempo de implantação.

AgentScope é uma estrutura focada no desenvolvedor, projetada para simplificar a criação de agentes inteligentes, oferecendo componentes modulares para planejamento dinâmico, armazenamento de memória contextual e integração de ferramentas/API. Suporta múltiplos backends de LLM (OpenAI, Anthropic, Hugging Face) e oferece pipelines personalizáveis para execução de tarefas, síntese de respostas e recuperação de dados. A arquitetura do AgentScope permite rápida prototipagem de bots conversacionais, agentes de automação de fluxo de trabalho e assistentes de pesquisa, mantendo extensibilidade e escalabilidade.

Agent Transparency Tool oferece uma estrutura abrangente para instrumentar agentes de IA com recursos de transparência. Fornece interfaces de registro para registrar transições de estado e decisões, módulos para calcular métricas-chave de transparência (por exemplo, escores de confiança, linhagem de decisão) e painéis de visualização para explorar o comportamento do agente ao longo do tempo. Integra-se perfeitamente com frameworks populares de agentes, gera logs estruturados de transparência, suporta exportação em formatos JSON ou CSV e inclui utilitários para plotar curvas de transparência para auditoria e análise de desempenho. Este kit de ferramentas capacita equipes a identificar vieses, depurar fluxos de trabalho e demonstrar práticas responsáveis de IA.

O Agentic Framework é um framework versátil de código aberto projetado para facilitar a criação de agentes de IA autônomos que utilizam grandes modelos de linguagem e MongoDB. Fornece componentes modulares para gerenciar a memória do agente, definir conjuntos de ferramentas, orquestrar fluxos de trabalho multi-etapas e criar templates de prompts. O armazenamento de memória integrado alimentado pelo MongoDB permite que os agentes mantenham contexto persistente entre sessões, enquanto interfaces de ferramenta plugáveis possibilitam interação direta com APIs externas e fontes de dados. Construído em Node.js, o framework inclui recursos de logging, hooks de monitoramento e exemplos de implantação para prototipagem rápida e escalonamento de agentes inteligentes. Com configurações personalizáveis, os desenvolvedores podem adaptar agentes para tarefas como recuperação de conhecimento, suporte ao cliente automatizado, análise de dados e automação de processos, reduzindo o overhead de desenvolvimento e acelerando o tempo até a produção.

AI Agents Tools é uma estrutura Python abrangente que permite aos desenvolvedores compor rapidamente agentes de IA aproveitando a chamada de funções do OpenAI. A biblioteca encapsula um conjunto de ferramentas modulares, incluindo busca na web, navegação no navegador, recuperação da Wikipedia, execução de REPL Python e integração de memória vetorial. Ao definir modelos de agentes — como agentes de ferramenta única, agentes acionados por caixa de ferramentas e fluxos de trabalho gerenciados por callback — os desenvolvedores podem orquestrar pipelines de raciocínio de várias etapas. A ferramenta abstraí a complexidade de serialização de funções e manipulação de respostas, oferecendo integração perfeita com LLMs do OpenAI. Ela suporta registro dinâmico de ferramentas e rastreamento do estado de memória, permitindo que os agentes lembrem-se de interações passadas. Adequado para construir chatbots, assistentes de pesquisa autônomos e agentes de automação de tarefas, o AI Agents Tools acelera a experimentação e implantação de fluxos de trabalho de IA personalizados.

AnyAgent é uma estrutura de agente flexível que permite aos desenvolvedores construir agentes inteligentes capazes de raciocinar, planejar e executar tarefas em diversos domínios. Oferece um planejador embutido para encadear ações, armazenamento de memória configurável para o contexto de longo prazo e integrações fáceis com ferramentas e APIs externas. Por meio de uma DSL declarativa simples, você pode definir habilidades personalizadas, incorporar registro de eventos e alternar entre backends LLM de maneira transparente. Seja para bots de suporte ao cliente, assistentes de análise de dados ou protótipos de pesquisa, o AnyAgent acelera a criação de agentes com uma arquitetura robusta, componentes modulares e extensibilidade para cenários de automação do mundo real.

Blue Agent funciona como um kit de ferramentas abrangente para construir agentes movidos a IA no Node.js. Permite aos desenvolvedores implementar prompts de raciocínio em cadeia para melhorar o raciocínio, integrar ferramentas externas e APIs para funcionalidades enriquecidas e manter a memória de conversas para retenção de contexto. O framework apresenta um motor de planejamento que sequencia tarefas, um módulo de execução para realizar ações e registro embutido para rastrear decisões do agente. Os desenvolvedores podem definir interfaces de ferramentas personalizadas, orquestrar fluxos de trabalho de múltiplas etapas e utilizar chamadas de função para interagir com serviços. A arquitetura modular do Blue Agent permite extensões fluidas com plugins e suporta ferramentas de depuração para observar comportamentos do agente, tornando-o ideal para construir chatbots avançados, assistentes autônomos e pipelines automatizados.

JADE é um framework de desenvolvimento de agentes baseado em Java que simplifica a criação de sistemas multiagente distribuídos. Fornece infraestrutura compatível com FIPA, incluindo ambiente de execução, transporte de mensagens, facilitador de diretório e gerenciamento de agentes. Os desenvolvedores escrevem classes de agentes em Java, as implantam em containers e usam ferramentas gráficas como RMA e Sniffer para depuração e monitoramento. JADE suporta mobilidade de agentes, agendamento de comportamentos e operações de ciclo de vida, possibilitando designs escaláveis e modulares para pesquisa, coordenação IoT, simulações e automação empresarial.

LangChain é uma estrutura Python de código aberto projetada para acelerar o desenvolvimento de aplicações habilitadas para IA. Fornece abstrações para encadear múltiplas chamadas de modelos de linguagem (cadeias), construir agentes que interagem com ferramentas externas e gerenciar a memória de conversas. Os desenvolvedores podem definir prompts, analisadores de saída e executar fluxos de trabalho de ponta a ponta. As integrações incluem armazenamento vetorial, bancos de dados, APIs e plataformas de hospedagem, possibilitando chatbots prontos para produção, análise de documentos, assistentes de código e pipelines de IA personalizados.

O Bitte AI Agents é uma estrutura de desenvolvimento de agentes de ponta a ponta projetada para simplificar a criação de assistentes de IA autônomos. Permite definir papéis de agentes, configurar armazéns de memória, integrar APIs externas ou ferramentas personalizadas e orquestrar fluxos de trabalho de várias etapas. Os desenvolvedores podem usar o SDK da plataforma para construir, testar e implantar agentes em qualquer ambiente. A estrutura gerencia automaticamente o contexto, históricos de conversas e controles de segurança, possibilitando iteração rápida e implantação escalável de agentes inteligentes em casos de uso como automação de suporte ao cliente, insights de dados e geração de conteúdo.

O MCP Agent Proxy atua como um serviço intermediário entre seus aplicativos e a API da OpenAI. Encaminha chamadas de ChatCompletion e Embedding de forma transparente, lida com respostas em streaming para os clientes, armazena resultados em cache para melhorar o desempenho e reduzir custos, registra metadados de solicitações e respostas para depuração, e permite a personalização em tempo de execução dos parâmetros da API. Desenvolvedores podem integrá-lo aos seus frameworks de agentes existentes para simplificar o processamento multicanal e manter um único endpoint gerenciado para todas as interações de IA.

Julep AI Responses é uma estrutura de agente de IA oferecida como SDK Node.js e plataforma de nuvem. Desenvolvedores inicializam um objeto Agent, definem manipuladores onMessage para respostas personalizadas, gerenciam o estado da sessão para conversas contextuais e integram plugins ou APIs externas. A plataforma gerencia hospedagem e escalabilidade, permitindo prototipagem rápida e implantação de chatbots, agentes de suporte ao cliente ou assistentes internos com configuração mínima.