CopilotKit é uma estrutura de código aberto em Python projetada para que desenvolvedores criem agentes de IA personalizados. Oferece uma arquitetura modular onde você pode registrar e configurar ferramentas — como acesso ao sistema de arquivos, busca na web, REPL de Python e conectores SQL — e conectá-las a agentes que utilizam qualquer LLM suportado. Módulos de memória integrados permitem a persistência do estado da conversa, enquanto LangGraph permite definir fluxos de raciocínio estruturados para tarefas complexas. Os agentes podem ser implantados em scripts, serviços web ou aplicativos CLI e escalar em diferentes provedores de nuvem. CopilotKit funciona perfeitamente com modelos OpenAI, Azure OpenAI e Anthropic, potencializando fluxos de trabalho automatizados, chatbots e bots de análise de dados.

CoreLink-Persona-Engine é uma estrutura modular que capacita desenvolvedores a criarem agentes de IA com personalidades únicas, definindo traços de personalidade, comportamentos de memória e fluxos de conversa. Ela fornece uma arquitetura de plugins flexível para integrar bases de conhecimento, lógica personalizada e APIs externas. O motor gerencia memória de curto e longo prazo, permitindo continuidade contextual entre sessões. Desenvolvedores podem configurar perfis de persona usando JSON ou YAML, conectar-se a provedores de LLM como OpenAI ou modelos locais, e implantar agentes em várias plataformas. Com recursos de registro e análise integrados, o CoreLink facilita o monitoramento do desempenho do agente e a refino de comportamento, tornando-se adequado para chatbots de suporte ao cliente, assistentes virtuais, aplicações de jogos de RPG e protótipos de pesquisa.

Agent Script fornece uma camada de scripting declarativa sobre grandes modelos de linguagem, permitindo que você escreva scripts em YAML ou JSON que definem fluxos de trabalho do agente, chamadas de ferramenta e uso de memória. Você pode conectar OpenAI, LLMs locais ou outros provedores, conectar APIs externas como ferramentas e configurar backends de memória de longo prazo. A estrutura gerencia contexto, execução assíncrona e logs detalhados automaticamente. Com pouco código, você pode prototipar chatbots, fluxos de trabalho RPA, agentes de extração de dados ou ciclos de controle personalizados, facilitando a construção, teste e implantação de automações alimentadas por IA.

AI Agent Marketplace é um diretório comunitário para agentes de IA, permitindo que desenvolvedores, pesquisadores e entusiastas descubram, avaliem e contribuam com agentes. Os usuários podem filtrar agentes por categoria, ver funcionalidades detalhadas e instruções de integração, e enviar seus próprios agentes via pull requests. A plataforma agrega metadados, links e exemplos para cada agente, facilitando comparar capacidades e encontrar a ferramenta certa para casos de uso específicos.

Arenas foi projetada para agilizar o ciclo de desenvolvimento de agentes baseados em LLM. Os desenvolvedores podem definir personas de agentes, integrar APIs e ferramentas externas como plugins e compor fluxos de trabalho de múltiplas etapas usando uma DSL flexível. A estrutura gerencia a memória da conversa, tratamento de erros e logging, habilitando pipelines RAG robustos e colaboração multi-agente. Com uma interface de linha de comando e API REST, as equipes podem criar protótipos de agentes localmente e implantá-los como microsserviços ou aplicativos em containers. Arenas suporta provedores populares de LLM, oferece dashboards de monitoramento e inclui modelos pré-construídos para casos de uso comuns. Essa arquitetura flexível reduz código boilerplate e acelera o time-to-market de soluções de IA em domínios como engajamento do cliente, pesquisa e processamento de dados.

Auto Pesquisador Poderoso é uma estrutura de agente de IA baseada em Python projetada para automatizar e acelerar fluxos de trabalho de pesquisa. Usuários definem tópicos ou perguntas iniciais, e o agente gera iterativamente perguntas de acompanhamento, as envia para modelos OpenAI, e agrega as respostas. Suporta templates de prompts personalizáveis, encadeamento de fluxos de trabalho, e exportação automática para Markdown, JSON ou PDF. Logs integrados e gerenciamento de resultados possibilitam reproduções. Esta ferramenta é ideal para revisões de literatura acadêmica, coleta de inteligência competitiva, pesquisa de mercado e investigações técnicas profundas, reduzindo esforço manual e garantindo cobertura sistemática das perguntas de pesquisa.

ClassiCore-Public fornece um ambiente completo para construir, otimizar e implantar modelos de classificação. Possui um construtor de pipelines intuitivo que lida com ingestão de dados brutos, limpeza e engenharia de recursos. O repositório de modelos integrado inclui algoritmos como Florestas Aleatórias, SVMs e arquiteturas de deep learning. A otimização automática de hiperparâmetros utiliza otimização bayesiana para encontrar configurações ideais. Modelos treinados podem ser implantados como APIs RESTful ou microsserviços, com painéis de monitoramento que acompanham métricas de desempenho em tempo real. Plugins extensíveis permitem aos desenvolvedores adicionar pré-processamento personalizado, visualizações ou novos destinos de implantação, tornando o ClassiCore-Public ideal para tarefas de classificação em escala industrial.

CUPCAKE AGI (Pipeline Utilitário Componível para Criativo, Conhecedor e Evoluível Inteligência Geral Autônoma) é uma estrutura Python flexível que simplifica a construção de agentes autônomos combinando modelos de linguagem, memória e ferramentas externas. Oferece módulos principais incluindo um planejador de metas, um executor de modelos e um gerenciador de memória para manter o contexto ao longo das interações. Os desenvolvedores podem estender a funcionalidade via plugins para integrar APIs, bancos de dados ou conjuntos de ferramentas personalizados. CUPCAKE AGI suporta fluxos de trabalho síncronos e assíncronos, tornando-o ideal para pesquisa, prototipagem e implantações de agentes de nível de produção em várias aplicações.

Embedditor é uma ferramenta de ponta open-source projetada como um equivalente eficiente ao MS Word para embutir vetores. Oferece uma interface amigável para editar as embutidas de vetor LLM, permitindo que os usuários carreguem, unam, dividam e editem o conteúdo em vários formatos de arquivo. O objetivo é otimizar as capacidades de busca de vetores, garantindo melhor desempenho e resultados de busca mais precisos. Esta ferramenta oferece considerável flexibilidade e controle sobre os processos de embutimento, tornando-se uma adição valiosa a qualquer fluxo de trabalho de busca de vetores e modelos de linguagem.

Functionary fornece uma maneira declarativa de registrar ferramentas personalizadas — funções JavaScript que encapsulam chamadas de API, consultas a bancos de dados ou lógica de negócios. Ela encapsula uma interação com um modelo de linguagem grande (LLM) para analisar os prompts do usuário, determinar quais ferramentas executar e fazer o parse das saídas das ferramentas de volta para respostas conversacionais. O framework suporta memória, manipulação de erros e encadeamento de ações, oferecendo hooks para pré e pós-processamento. Desenvolvedores podem criar rapidamente agentes capazes de orquestração dinâmica de funções sem boilerplate, aprimorando o controle sobre fluxos de trabalho movidos a IA.

HMAS é uma estrutura de código aberto em Python que permite o desenvolvimento de sistemas multiagente hierárquicos. Oferece abstrações para definir hierarquias de agentes, protocolos de comunicação entre agentes, integração de ambientes e loops de treinamento integrados. Pesquisadores e desenvolvedores podem usar HMAS para prototipar interações complexas de vários agentes, treinar políticas coordenadas e avaliar o desempenho em ambientes simulados. Seu design modular torna fácil estender e personalizar agentes, ambientes e estratégias de treinamento.

O InfantAgent oferece uma estrutura leve para projetar e implantar agentes inteligentes em Python. Integra-se com LLMs populares (OpenAI, Hugging Face), suporta módulos de memória persistentes e permite cadeias de ferramentas personalizadas. Por padrão, você obtém uma interface conversacional, orquestração de tarefas e tomada de decisão orientada por políticas. A arquitetura de plug-ins do framework permite fácil extensão para ferramentas e APIs específicas de domínio, tornando-o ideal para prototipagem de agentes de pesquisa, automação de fluxos de trabalho ou incorporação de assistentes de IA em aplicações.

LLPhant é uma estrutura de Python de código aberto que permite aos desenvolvedores criar agentes versáteis alimentados por LLM. Oferece abstrações incorporadas para integração de ferramentas (APIs, buscas, bancos de dados), gerenciamento de memória para conversas de múltiplos turnos e loops de decisão personalizáveis. Com suporte para múltiplos backends LLM (OpenAI, Hugging Face, outros), componentes estilo plugin e fluxos de trabalho baseados em configuração, o LLPhant acelera o desenvolvimento de agentes. Use-o para criar protótipos de chatbots, automatizar tarefas ou construir assistentes digitais que utilizem ferramentas externas e memória contextual sem código boilerplate.

NagaAgent é uma biblioteca de código aberto em Python projetada para simplificar a criação, orquestração e escalabilidade de agentes de IA. Ela fornece um sistema plug-and-play para integração de ferramentas, objetos de memória conversacional persistentes e um controlador assíncrono de múltiplos agentes. Os desenvolvedores podem registrar ferramentas personalizadas como funções, gerenciar o estado do agente e coreografar interações entre vários agentes. A estrutura inclui funções de registro, hooks de tratamento de erro e configurações predefinidas para prototipagem rápida. NagaAgent é ideal para construir fluxos de trabalho complexos — bots de suporte ao cliente, pipelines de processamento de dados ou assistentes de pesquisa — sem sobrecarga de infraestrutura.

PySpur fornece um ambiente integrado para construir, testar e implantar agentes de IA através de uma interface amigável baseada em nós. Os desenvolvedores montam cadeias de ações – como chamadas de modelos de linguagem, recuperação de dados, ramificações decisórias e interações de API – arrastando e conectando blocos modulares. Um modo de simulação ao vivo permite que engenheiros validem a lógica, inspecionem estados intermediários e debugem fluxos de trabalho antes da implantação. PySpur também oferece controle de versão dos fluxos de agentes, perfil de desempenho e implantação com um clique na nuvem ou infraestrutura local. Com conectores plugáveis e suporte a LLMs populares e bancos de dados vetoriais, equipes podem prototipar agentes de raciocínio complexos, assistentes automáticos ou pipelines de dados rapidamente. De código aberto e extensível, PySpur minimiza a burocracia e a sobrecarga de infraestrutura, permitindo iteração mais rápida e soluções de agentes mais robustas.

SonAgent é uma estrutura de código aberto extensível projetada para construir, organizar e executar agentes de IA em Python. Ele fornece módulos principais para armazenamento de memória, wrappers de ferramentas, lógica de planejamento e manipulação assíncrona de eventos. Os desenvolvedores podem registrar ferramentas personalizadas, integrar modelos de linguagem, gerenciar memória de longo prazo do agente e orquestrar múltiplos agentes para colaborar em tarefas complexas. O design modular do SonAgent acelera o desenvolvimento de bots conversacionais, automação de fluxos de trabalho e sistemas de agentes distribuídos.