AI Agents é uma estrutura Python abrangente projetada para agilizar o desenvolvimento de agentes de software inteligente. Oferece kits de ferramentas plug-and-play para integrar serviços externos como pesquisa na web, entrada/saída de arquivos e APIs personalizadas. Com módulos de memória integrados, os agentes mantêm o contexto entre as interações, possibilitando raciocínio avançado de múltiplas etapas e conversas persistentes. A estrutura suporta vários provedores de LLM, incluindo OpenAI e modelos de código aberto, permitindo que os desenvolvedores troquem ou combinem modelos facilmente. Os usuários definem tarefas, atribuem ferramentas e políticas de memória, e o motor principal orquestra a construção de prompts, a invocação de ferramentas e a análise de respostas para uma operação de agente fluida.

A Open Assistant API fornece um cliente Python abrangente e ferramentas CLI para interagir com o servidor Open Assistant, uma plataforma de IA conversacional de código aberto auto-hospedada. Ao expor pontos finais para criar conversas, enviar solicitações de usuários, transmitir respostas geradas por IA e capturar feedback, permite que os desenvolvedores orquestram fluxos de trabalho complexos de chat. Suporta configuração de conexão, tokens de autenticação, seleção de modelo personalizável e manipulação de mensagens em lote. Seja implantado localmente para privacidade ou conectado a instâncias remotas, a API oferece controle total sobre o estado da conversa e registros, tornando-o ideal para construir, testar e escalar assistentes no estilo ChatGPT em várias aplicações.

Chat-With-Data é uma ferramenta Python com interface web construída em Streamlit, LangChain e a API GPT da OpenAI. Ela automaticamente analisa conjuntos de dados tabulares ou esquemas de banco de dados e cria um agente de IA que compreende consultas em linguagem natural. Por trás, ela divide grandes tabelas em partes, constrói um índice de embeddings para busca semântica e gera prompts dinâmicos para respostas contextuais. Usuários podem fazer perguntas como "Quais são as 5 regiões de vendas principais neste trimestre?" ou "Mostre um gráfico de barras de receita por categoria" e receber respostas ou gráficos interativos sem escrever SQL ou código pandas. A plataforma roda localmente ou em servidor, garantindo privacidade dos dados e acelerando a análise exploratória para usuários técnicos e não técnicos.

O gaidme é uma ferramenta de interface de linha de comando (CLI) projetada para ajudar desenvolvedores e profissionais de TI a gerar comandos de terminal usando inteligência artificial. Ao simplesmente descrever o que você deseja fazer, o gaidme pode sugerir comandos que você pode executar com um clique ou copiar para a área de transferência. Ele também suporta histórico de comandos, permitindo que você reutilize e modifique comandos passados facilmente. Com a privacidade como prioridade, o gaidme não armazena seus dados a menos que você opte por isso. Disponível em plataformas que suportam Python 3.8 ou superior, o gaidme melhora sua experiência no terminal, economizando tempo e reduzindo a sobrecarga mental.

Mito é uma plataforma baseada na nuvem que facilita a ciência de dados em Python, permitindo que você edite dados diretamente em uma interface de planilha. Ele gera automaticamente código Python, tornando-se extremamente útil para analistas e cientistas de dados que buscam otimizar seus fluxos de trabalho. As ferramentas assistidas por IA do Mito aumentam ainda mais a produtividade, automatizando tarefas repetitivas e fornecendo capacidades de manipulação de dados sem costura.

QueryCraft é uma ferramenta de engenharia de prompts baseada em Python, projetada para agilizar o desenvolvimento de agentes de IA. Permite aos usuários definir prompts estruturados por meio de um pipeline modular, conectar-se perfeitamente a várias APIs de LLM e conduzir avaliações automatizadas de acordo com métricas personalizadas. Com registro embutido de uso de tokens e custos, os desenvolvedores podem medir o desempenho, comparar variações de prompts e identificar ineficiências. O QueryCraft também inclui ferramentas de depuração para inspecionar saídas de modelos, visualizar etapas do fluxo de trabalho e fazer benchmarking entre diferentes modelos. Suas interfaces CLI e SDK permitem integração em pipelines de CI/CD, apoiando iteração rápida e colaboração. Ao fornecer um ambiente abrangente para o design, teste e otimização de prompts, o QueryCraft ajuda as equipes a entregarem soluções de agentes de IA mais precisas, eficientes e econômicas.