BeeAI Framework Py Starter é um projeto open-source em Python projetado para iniciar a criação de agentes de IA. Inclui módulos principais para orquestração de agentes, um sistema de plugins para extender a funcionalidade e adaptadores para conexão com APIs LLM populares. Os desenvolvedores podem definir tarefas, gerenciar memória de conversação e integrar ferramentas externas através de arquivos de configuração simples. A estrutura enfatiza modularidade e facilidade de uso, permitindo prototipagem rápida de chatbots, assistentes automatizados e agentes de processamento de dados sem código boilerplate.

enhance_llm fornece uma estrutura modular para orquestrar chamadas a modelos de linguagem grande em sequências definidas, permitindo que desenvolvedores encadeiem prompts, integrem ferramentas externas ou APIs, gerenciem o contexto de conversa e implementem lógica condicional. Suporta múltiplos provedores de LLM, templates de prompt personalizados, execução assíncrona, tratamento de erros e gerenciamento de memória. Ao abstrair a rotina de interação com LLM, enhance_llm agiliza o desenvolvimento de aplicações semelhantes a agentes — como assistentes automatizados, bots de processamento de dados e sistemas de raciocínio de múltiplos passos — facilitando a construção, depuração e extensão de fluxos de trabalho sofisticados.

AgentCrew foi projetado para simplificar a criação e gerenciamento de agentes de IA, abstraindo funcionalidades comuns como ciclo de vida do agente, persistência de memória, agendamento de tarefas e comunicação entre agentes. Desenvolvedores podem definir perfis personalizados de agentes, especificar gatilhos e condições, e integrar-se com provedores de LLMs como OpenAI e Anthropic. A estrutura fornece SDK em Python, ferramentas CLI, endpoints RESTful e um painel web intuitivo para monitorar o desempenho dos agentes. Recursos de automação de fluxo de trabalho permitem que os agentes trabalhem em paralelo ou sequencialmente, troquem mensagens e registrem interações para auditoria e requalificação. A arquitetura modular suporta extensões por plugins, permitindo às organizações adaptar a plataforma a diversos casos de uso, desde chatbots de atendimento ao cliente até assistentes de pesquisa automatizada e pipelines de extração de dados.