A API LangGraphJS fornece uma interface programática para projetar fluxos de trabalho de agentes de IA usando gráficos direcionados. Cada nó no gráfico representa uma chamada a LLM, lógica de decisão ou transformação de dados. Desenvolvedores podem encadear nós, lidar com lógica de ramificação e gerenciar execução assíncrona de forma contínua. Com definições TypeScript e integrações embutidas para provedores populares de LLM, ela agiliza o desenvolvimento de agentes conversacionais, pipelines de extração de dados e processos complexos de várias etapas sem código boilerplate.

MAGI (Inteligência Generativa de IA Modular) é uma estrutura de código aberto projetada para simplificar a criação e gerenciamento de agentes de IA. Oferece uma arquitetura de plug-ins para integração personalizada de ferramentas, módulos de memória persistente, planejamento em cadeia de pensamentos e orquestração em tempo real de fluxos de trabalho multilaterais. Os desenvolvedores podem registrar APIs externas ou scripts locais como ferramentas do agente, configurar backends de memória e definir políticas de tarefas. O design extensível do MAGI suporta tarefas síncronas e assíncronas, tornando-o ideal para chatbots, pipelines de automação e protótipos de pesquisa.

Playbooks AI é uma estrutura de desenvolvimento para construir agentes de IA por meio de uma DSL de playbook declarativa. Permite integração com vários LLMs, ferramentas personalizadas e armazenamentos de memória. Com uma CLI e uma interface web, os usuários podem definir o comportamento do agente, orquestrar fluxos de trabalho multi-etapas e monitorar a execução. Recursos incluem roteamento de ferramentas, memória com estado, controle de versão, análises e colaboração multi-agente, facilitando a prototipagem e a implantação de assistentes de IA prontos para produção.

O Agente MLE é uma estrutura versátil baseada em IA que simplifica e acelera operações de machine learning aproveitando modelos avançados de linguagem. Interpreta consultas de alto nível para executar tarefas complexas de ML, como rastreamento automatizado de experimentos com integração ao MLflow, monitoramento de desempenho em tempo real, detecção de deriva de dados e verificações de integridade de pipelines. Usuários podem interagir com o agente via interface conversacional para obter métricas de experimentos, diagnosticar falhas ou agendar re-treinamentos. O Agente MLE integra-se perfeitamente com plataformas de orquestração populares como Kubeflow e Airflow, permitindo gatilhos automáticos e notificações. Sua arquitetura modular de plugins permite personalização de conectores de dados, dashboards e canais de alerta, adaptando-se às diversas rotinas de equipes de ML.

ToolAgents é uma estrutura modular de agentes de IA de código aberto que integra grandes modelos de linguagem com ferramentas externas para automatizar fluxos de trabalho complexos. Os desenvolvedores registram ferramentas via um registro centralizado, definindo endpoints para tarefas como chamadas API, consultas ao banco de dados, execução de código e análise de documentos. Os agentes podem planejar operações em múltiplas etapas, invocando ou encadeando ferramentas dinamicamente com base nas saídas do LLM. A estrutura suporta execução sequencial e paralela de tarefas, tratamento de erros e plug-ins extensíveis para integrações personalizadas. Com APIs baseadas em Python, o ToolAgents simplifica a construção, teste e implantação de agentes inteligentes que buscam dados, geram conteúdo, executam scripts e processam documentos, permitindo prototipagem rápida e automação escalável em análise, pesquisa e operações comerciais.

AgentUniverse fornece um SDK unificado em Python para projetar, orquestrar e executar agentes de IA autônomos. Os desenvolvedores podem definir comportamentos de agentes, integrar ferramentas ou APIs externas, manter memória de conversação e sequenciar tarefas de múltiplas etapas. Suportando LangChain, plugins de ferramentas personalizados e ambientes de execução configuráveis, acelera o desenvolvimento e a implantação de agentes. Monitoramento e registro integrados permitem insights em tempo real, enquanto sua arquitetura modular permite fácil extensão com novas funcionalidades ou modelos de IA.

O Módulo Terraform de Agente de IA fornece uma configuração Terraform reutilizável que automatiza o provisionamento de ponta a ponta de um backend de agente de IA. Cria uma VPC na AWS, funções IAM com políticas de mínimo privilégio, funções Lambda conectadas às APIs do OpenAI ou modelos personalizados, interfaces REST do API Gateway e, opcionalmente, Step Functions para orquestração de fluxos de trabalho. Os usuários podem personalizar variáveis de ambiente, configurações de escala, registro e monitoramento. O módulo abstrai configurações complexas de nuvem em entradas simples, permitindo uma implantação rápida, consistente e segura de agentes de IA conversacionais, automações de tarefas ou bots de processamento de dados em minutos.

autogen_multiagent fornece uma maneira estruturada de instanciar, configurar e coordenar múltiplos agentes de IA em Python. Oferece criação dinâmica de agentes, canais de mensagens entre agentes, planejamento de tarefas, ciclos de execução e utilitários de monitoramento. Integrando-se perfeitamente com a API da OpenAI, permite atribuir papéis especializados—como planejador, executor, resumidor—a cada agente e orquestrar suas interações. Este framework é ideal para cenários que requerem fluxos de trabalho modulares e escaláveis de IA, como análise automatizada de documentos, orquestração de suporte ao cliente e geração de códigos em múltiplas etapas.

Flyte é uma plataforma de orquestração de fluxos de trabalho de código aberto flexível e escalável. Ele se integra perfeitamente à sua pilha de dados e ML, permitindo que você defina, implante e gerencie fluxos de trabalho de dados e ML robustos com facilidade. Seus recursos poderosos e extensíveis ajudam a criar fluxos de trabalho de nível de produção que são reprodutíveis e altamente concorrentes, tornando-se uma ferramenta essencial para cientistas de dados, engenheiros e analistas.

Hashiru AgentX é um orquestrador de fluxo de trabalho de IA unificado hospedado no Hugging Face Spaces. Permite aos usuários inserir instruções em linguagem natural e escolher entre agentes pré-construídos para execução de código, pesquisa na web e análise de documentos. Nos bastidores, ele compõe dinamicamente cadeias de ferramentas, executa trechos de Python em uma sandbox segura, consulta recursos online e extrai insights de arquivos enviados. Os resultados são retornados em um formato conversacional, permitindo refinamento iterativo e download fácil dos resultados.