Rawr Agent é uma estrutura modular de código aberto em Python que capacita desenvolvedores a construir agentes de IA autônomos ao orquestrar fluxos de trabalho complexos de interações com LLM. Aproveitando LangChain por trás, o Rawr Agent permite definir sequências de tarefas usando configurações YAML ou código Python, especificando integrações de ferramentas como APIs web, consultas a bancos de dados e scripts personalizados. Inclui componentes de memória para armazenar histórico de conversas e embeddings vetoriais, mecanismos de cache para otimizar chamadas repetidas e logs robustos e tratamento de erros para monitorar o comportamento do agente. Sua arquitetura extensível permite adicionar ferramentas e adaptadores personalizados, tornando-o adequado para tarefas como pesquisa automatizada, análise de dados, geração de relatórios e chatbots interativos. Com sua API simples, equipes podem prototipar e implantar rapidamente agentes inteligentes para diversas aplicações.

O Continuum é um framework de Python de código aberto que permite aos desenvolvedores construir agentes inteligentes definindo tarefas, ferramentas e memória de forma composable. Agentes criados com o Continuum seguem um ciclo planejar-executar-observar, permitindo entrelaçar o raciocínio do LLM com chamadas de API externas ou scripts. Sua arquitetura plugável suporta múltiplos armazenamentos de memória (por exemplo, Redis, SQLite), bibliotecas de ferramentas personalizadas e execução assíncrona. Com foco na flexibilidade, os usuários podem escrever políticas de agentes personalizadas, integrar serviços de terceiros como bancos de dados ou webhooks e implantar agentes em diferentes ambientes. A orquestração baseada em eventos do Continuum registra ações do agente, facilitando a depuração e ajustes de desempenho. Seja automatizando ingestão de dados, construindo assistentes conversacionais ou orquestrando pipelines de DevOps, o Continuum fornece uma base escalável para fluxos de trabalho de agentes de IA de nível produção.