A2A (Arquitetura de Agente para Agente) é uma estrutura de código aberto do Google que permite o desenvolvimento e operação de agentes de IA distribuídos que trabalham juntos. Oferece componentes modulares para definir papéis de agentes, canais de comunicação e memória compartilhada. Os desenvolvedores podem integrar diversos provedores de LLM, personalizar comportamentos de agentes e orquestrar fluxos de trabalho de múltiplas etapas. A2A inclui recursos integrados de monitoramento, gerenciamento de erros e capacidades de reprodução para rastrear interações de agentes. Ao fornecer um protocolo padronizado para descoberta de agentes, passagem de mensagens e alocação de tarefas, A2A simplifica padrões de coordenação complexa e aumenta a confiabilidade ao escalar aplicações baseadas em agentes em ambientes diversos.

AAGPT é uma estrutura de agente de IA extensível e de código aberto, projetada para construir agentes autônomos. Permite definir objetivos de alto nível, gerenciar a memória de conversação, planejar tarefas em múltiplas etapas e integrar ferramentas ou APIs externas. Usando um arquivo de configuração simples e o SDK em Python, você pode personalizar o comportamento do agente, definir ações personalizadas e implantar agentes que podem interagir com fontes de dados, executar comandos e aprender com interações passadas para melhorar o desempenho ao longo do tempo.

Abstra é um motor de workflow baseado em Python projetado para automatizar e gerenciar processos de negócios de forma eficiente. Ele aproveita a IA para aumentar a produtividade, proporcionando total visibilidade das operações da empresa por meio de insights em tempo real. Com o Abstra, os usuários podem mesclar tarefas automatizadas com processos manuais, rastrear o histórico com versionamento compatível com git e manter registros auditáveis. A plataforma minimiza a sobrecarga de engenharia, facilitando para as empresas a construção, implantação e gerenciamento de seus workflows de maneira fluida.

Accoladeum é uma plataforma abrangente impulsionada por IA com o objetivo de aprimorar a inovação e o gerenciamento de projetos. Ela auxilia as organizações a alinhar suas iniciativas de inovação com objetivos estratégicos, simplificar fluxos de trabalho e otimizar a alocação de recursos. Através de sua robusta análise de dados e insights inteligentes, o Accoladeum ajuda as empresas a tomarem decisões baseadas em dados, melhorarem a colaboração e alcançarem maior eficiência na gestão de portfólios de inovação.

AI Agents oferece um kit de ferramentas estruturado para desenvolvedores construírem agentes autônomos usando grandes modelos de linguagem. Inclui módulos para integrar APIs externas, gerenciar memória conversacional ou de longo prazo, orquestrar fluxos de trabalho de múltiplos passos e encadear chamadas de LLM. A estrutura fornece modelos para tipos comuns de agentes — recuperação de dados, respostas a perguntas e automação de tarefas — permitindo personalizar prompts, definições de ferramentas e estratégias de memória. Com suporte assíncrono, arquitetura de plugins e design modular, AI Agents possibilita aplicações de agentes escaláveis, fáceis de manter e extensíveis.

Agent Forge fornece uma arquitetura modular para definir, executar e coordenar agentes de IA. Oferece APIs de orquestração de tarefas integradas para sequenciar e paralelizar operações, módulos de memória para retenção de contexto de longo prazo e um sistema de plugins para integrar serviços externos (por exemplo, LLMs, bancos de dados, APIs de terceiros). Os desenvolvedores podem prototipar, testar e implantar rapidamente agentes na produção, combinando fluxos de trabalho complexos sem gerenciar infraestrutura de baixo nível.

Agent Control Plane oferece um plano de controle centralizado para projetar, orquestrar e operar agentes de IA autônomos em escala. Os desenvolvedores podem configurar comportamentos de agentes via definições declarativas, integrar serviços e APIs externas como ferramentas e encadear fluxos de trabalho de múltiplas etapas. Suporta implantações em contêiner usando Docker ou Kubernetes, monitoramento em tempo real, registros e métricas através de um dashboard web. O framework inclui uma CLI e API REST para automação, possibilitando iteração, controle de versões e rollback de configurações de agentes de forma contínua. Com uma arquitetura de plugins extensível e escalabilidade embutida, o Agent Control Plane acelera o ciclo de vida completo do agente de IA, desde testes locais até ambientes de produção de nível empresarial.

AgentDock fornece uma interface drag-and-drop para criar e gerenciar agentes de IA coordenados. Cada agente pode ser atribuído a funções específicas—como pesquisa na web, resumo, análise de dados ou criação de conteúdo—e conectado através de gatilhos e ações. Com modelos pré-construídos, integrações por API, agendamento e monitoramento em tempo real, equipes podem automatizar fluxos de trabalho de ponta a ponta, obter insights de dados curados e escalar operações sem sobrecarga de desenvolvedor.

AgenticIR (Agentic Information Retrieval) fornece uma estrutura modular onde agentes alimentados por LLM planejando e executando fluxos de trabalho de IR de forma autônoma. Permite definir funções de agentes — como gerador de consultas, recuperador de documentos e summarizador — executados em sequências personalizáveis. Os agentes podem buscar textos brutos, refinar consultas com base em resultados intermediários e mesclar trechos extraídos em resumos concisos. A estrutura suporta pipelines de múltiplas etapas incluindo busca web iterativa, ingestão de dados via API e análise de documentos locais. Desenvolvedores podem ajustar parâmetros de agentes, conectar diferentes LLMs e personalizar políticas de comportamento. O AgenticIR também oferece registro de logs, tratamento de erros e execução paralela de agentes para acelerar a coleta de informações em grande escala. Com uma configuração de código mínima, pesquisadores e engenheiros podem prototipar e implementar sistemas autônomos de recuperação.

Aegix fornece um SDK robusto para orquestrar agentes de IA capazes de lidar com fluxos de trabalho complexos através de raciocínio de múltiplos passos. Com suporte para diversos fornecedores de LLM, permite que desenvolvedores integrem ferramentas personalizadas — de conectores de banco de dados a scrapers web — e mantenham o estado de conversas com módulos de memória como armazenamentos vetoriais. A arquitetura flexível de ciclo do agente de Aegix permite especificar fases de planejamento, execução e revisão, permitindo que os agentes aprimorem seus resultados iterativamente. Seja construindo bots de Q&A de documentos, assistentes de código ou agentes de suporte automatizado, Aegix simplifica o desenvolvimento com abstrações claras, pipelines configuráveis e pontos de extensão fáceis. Projetado para escalar de protótipos até produção, garantindo desempenho confiável e códigos fáceis de manter para aplicações baseadas em IA.

Agentin é uma biblioteca Python de código aberto projetada para ajudar desenvolvedores a construir agentes inteligentes que possam planejar, atuar e aprender. Proporciona abstrações para gerenciamento de memória conversacional, integração de ferramentas ou APIs externas e orquestração de múltiplos agentes em fluxos de trabalho paralelos ou hierárquicos. Com módulos planejadores configuráveis e suporte para wrappers de ferramentas personalizadas, o Agentin permite a prototipagem rápida de agentes autônomos de processamento de dados, bots de atendimento ao cliente ou assistentes de pesquisa. A estrutura também oferece hooks extensíveis para logs e monitoramento, facilitando acompanhar decisões dos agentes e solucionar problemas de interações complexas de múltiplas etapas.

AgentScale é um agente de IA avançado que se especializa em automatizar interações com clientes através de mecanismos de resposta inteligentes. Ele utiliza processamento de linguagem natural para entender e responder de forma eficaz às consultas dos usuários. Além disso, otimiza os fluxos de trabalho empresariais ao lidar eficientemente com tarefas repetitivas, permitindo que as equipes se concentrem em projetos de alta prioridade. A IA melhora a experiência do usuário ao fornecer suporte responsivo, impulsionando assim a satisfação e o engajamento do cliente.

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.

HackerGCLASS Agent API é uma estrutura Python de código aberto que expõe endpoints RESTful para executar agentes de IA. Desenvolvedores podem definir integrações de ferramentas personalizadas, configurar modelos de prompt e manter o estado e memória do agente entre sessões. A estrutura suporta orquestração de múltiplos agentes em paralelo, gerenciamento de fluxos de conversação complexos e integração de serviços externos. Simplifica a implantação via Uvicorn ou outros servidores ASGI e oferece extensibilidade com módulos de plugins, permitindo rápida criação de agentes de IA específicos para domínios para diversos casos de uso.

O Agent-FLAN foi projetado para simplificar a criação de aplicações sofisticadas movidas por agentes de IA segmentando tarefas em papéis de planejamento e execução. Os usuários definem comportamentos e fluxos de trabalho de agentes via arquivos de configuração, especificando formatos de entrada, interfaces de ferramenta e protocolos de comunicação. O agente de planejamento gera planos de tarefas de alto nível, enquanto os agentes de execução realizam ações específicas, como chamar APIs, processar dados ou gerar conteúdo com grandes modelos de linguagem. A arquitetura modular do Agent-FLAN suporta adaptadores de ferramentas plug-and-play, modelos de prompt personalizados e painéis de monitoramento em tempo real. Ele se integra facilmente com provedores populares de LLM como OpenAI, Anthropic e Hugging Face, permitindo que desenvolvedores criem rapidamente protótipos, testem e implantem fluxos de trabalho multi-agentes para cenários como assistentes de pesquisa automatizados, pipelines de geração de conteúdo dinâmico e automação de processos empresariais.

Simular AI Agent S2 é uma solução abrangente para criar agentes autônomos capazes de lidar com tarefas complexas de múltiplas etapas. Os usuários podem ingerir dados do domínio para conhecimento, configurar armazéns de memória de longo prazo para manter o contexto e integrar ferramentas externas (APIs, navegadores, bancos de dados) para obter informações em tempo real. A plataforma usa modelos GPT-4 ajustados para decisões robustas e suporta interfaces conversacionais e não conversacionais. Os agentes podem ser implantados via endpoints API ou widgets incorporáveis e oferecem painéis de monitoramento para insights de desempenho e logs. A segurança integrada do Simular garante privacidade de dados e conformidade, tornando o Agente S2 adequado para suporte ao cliente, pesquisa de mercado e automação de fluxo de trabalho em diversas indústrias.

O Agentic-Systems foi projetado para simplificar o desenvolvimento de aplicações sofisticadas de IA autônoma, oferecendo uma arquitetura modular composta por componentes de agente, ferramenta e memória. Os desenvolvedores podem definir ferramentas personalizadas que encapsulam APIs externas ou funções internas, enquanto os módulos de memória mantêm informações contextuais entre as iterações do agente. O mecanismo de orquestração embutido agenda tarefas, resolve dependências e gerencia interações multi-agente para fluxos de trabalho colaborativos. Ao desacoplar a lógica do agente dos detalhes de execução, a estrutura possibilita experimentação rápida, fácil escalabilidade e controle detalhado sobre o comportamento do agente. Seja prototipando assistentes de pesquisa, automatizando pipelines de dados ou implantando agentes de suporte à decisão, o Agentic-Systems fornece as abstrações e modelos necessários para acelerar o desenvolvimento de soluções de IA de ponta a ponta.

Agentle fornece uma estrutura organizada para desenvolvedores construírem agentes de IA personalizados com mínimo código boilerplate. Suporta definir fluxos de trabalho como sequências de tarefas, integração perfeita com APIs e ferramentas externas, gerenciamento de memória de conversação para preservação de contexto e registro integrado para auditoria. A biblioteca também oferece ganchos para plugins para estender funcionalidades, coordenação de múltiplos agentes para pipelines complexos e uma interface unificada para executar agentes localmente ou implantar via APIs HTTP.

AgentLLM é uma estrutura de agente de IA baseada na web que permite aos usuários criar, configurar e executar agentes autônomos por meio de uma interface gráfica ou definições JSON. Os agentes podem planejar fluxos de trabalho com várias etapas, raciocinar sobre tarefas, invocar código via ferramentas Python ou APIs externas, manter conversas e memória, e adaptar-se com base nos resultados. A plataforma suporta modelos da OpenAI, Azure ou auto-hospedados, oferecendo integrações de ferramentas embutidas para busca na web, manipulação de arquivos, cálculos matemáticos e plugins personalizados. Projetado para experimentação e prototipagem rápida, o AgentLLM simplifica a construção de agentes inteligentes capazes de automatizar processos comerciais complexos, análise de dados, suporte ao cliente e recomendações personalizadas.

O SDK Azure AI Agent é uma estrutura abrangente que permite aos desenvolvedores criar agentes inteligentes e autônomos capazes de executar tarefas complexas. Oferece uma arquitetura modular que inclui planejadores, executores e componentes de memória que trabalham juntos para avaliar intenções do usuário, planejar ações, invocar APIs externas ou ferramentas personalizadas e armazenar o estado de forma persistente. O SDK suporta integração com vários LLMs, permitindo conversas contextualizadas e tomada de decisão. Com telemetria embutida e conectores de serviços Azure, os agentes podem lidar com recuperação de erros, escalar em ambientes cloud e manter interações seguras. A prototipagem rápida é facilitada por meio de templates CLI e habilidades pré-construídas, permitindo às equipes implantar trabalhadores digitais que automatizam fluxos, aprimoram suporte ao cliente ou realizam análises de dados de forma independente.