O crewAI Playground é um kit de ferramentas e sandbox para construir e experimentar com agentes acionados por IA. Você define agentes por meio de arquivos de configuração ou código, especificando prompts, ferramentas e módulos de memória. O playground executa múltiplos agentes simultaneamente, gerencia o roteamento de mensagens e registra o histórico de conversas. Suporta integrações de plugins para fontes de dados externas, backends de memória personalizáveis (em memória ou persistente) e uma interface web para testes. Use-o para prototipar chatbots, assistentes virtuais e fluxos de trabalho automatizados antes da implantação em produção.

O CrewAI Studio é uma plataforma baseada na web que permite aos desenvolvedores projetar, visualizar e monitorar fluxos de trabalho de IA multiagentes. Os usuários podem configurar prompts de cada agente, lógica de cadeia, configurações de memória e integrações de API externas via um canvas gráfico. O estúdio conecta-se a bancos de dados vetoriais populares, provedores de LLMs e endpoints de plugins. Suporta depuração em tempo real, rastreamento de histórico de conversas e implantação com um clique em ambientes personalizados, simplificando a criação de assistentes digitais poderosos.

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.

O Ernie Bot Agent é uma estrutura para desenvolvedores destinada a simplificar a criação de agentes conversacionais baseados em IA usando a API Baidu ERNIE Bot. Ele fornece abstrações para chamadas de API, templates de prompts, gerenciamento de memória e integração de ferramentas. O SDK suporta conversas de múltiplas rodadas com consciência de contexto, fluxos de trabalho personalizados para execução de tarefas e um sistema de plugins para extensões específicas de domínio. Com registro de logs integrado, tratamento de erros e opções de configuração, ele reduz a codificação redundante e permite prototipagem rápida de chatbots, assistentes virtuais e scripts de automação.

FlyingAgent fornece uma arquitetura modular que aproveita grandes modelos de linguagem para simular agentes autônomos capazes de raciocinar, planejar e executar ações em diversos domínios. Os agentes mantêm uma memória interna para retenção de contexto e podem integrar kits de ferramentas externas para tarefas como navegação na web, análise de dados ou chamadas de API de terceiros. A estrutura suporta coordenação multiagente, extensões baseadas em plugins e políticas de decisão personalizáveis. Com seu design aberto, os desenvolvedores podem adaptar backends de memória, integrações de ferramentas e gerenciadores de tarefas, possibilitando aplicações em automação de suporte ao cliente, assistência à pesquisa, pipelines de geração de conteúdo e orquestração de força de trabalho digital.

O Geers AI Lang Graph fornece uma camada de abstração baseada em gráficos para construir agentes de IA que coordenam múltiplas chamadas de LLM e gerenciam conhecimentos estruturados. Ao definir nós e arestas que representam prompts, dados e memória, os desenvolvedores podem criar fluxos de trabalho dinâmicos, rastrear o contexto entre interações e visualizar fluxos de execução. A estrutura suporta integrações de plugins para diversos provedores de LLM, modelagem de prompts personalizada e gráficos exportáveis. Simplifica o design iterativo de agentes, melhora a retenção de contexto e acelera o prototipagem de assistentes conversacionais, bots de suporte à decisão e pipelines de pesquisa.

Jaaz é uma estrutura extensível de agentes de IA projetada para criar soluções altamente interativas de chatbots e assistentes de voz. Construído sobre Node.js e JavaScript, fornece módulos principais para gerenciamento de diálogos, memória com contexto e integração de APIs de terceiros, permitindo uso dinâmico de ferramentas durante as conversas. Os desenvolvedores podem definir habilidades personalizadas, aproveitar grandes modelos de linguagem para compreensão de linguagem natural e integrar motores de conversão de voz em texto e texto em voz para experiências habilitadas por voz. A arquitetura modular do Jaaz simplifica a implantação em infraestruturas cloud e locais, suportando prototipagem rápida e fluxos de trabalho de nível produtivo.

A UI do Assistente LangServe é uma aplicação modular construída com React e TypeScript que se conecta de forma perfeita ao backend LangServe para fornecer uma experiência completa de IA conversacional. Oferece janelas de chat personalizáveis, streaming de mensagens em tempo real, prompts conscientes de contexto, orquestração de múltiplos agentes e hooks de plugins para chamadas de API externas. A interface suporta temas, localização, gerenciamento de sessões e hooks de eventos para capturar interações do usuário. Pode ser incorporada em aplicativos web existentes ou implantada como uma SPA independente, possibilitando rápida implantação de chatbots de suporte ao cliente, assistentes de geração de conteúdo e agentes de conhecimento interativos. Sua arquitetura extensível garante fácil personalização e manutenção.

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.

MASlite fornece uma API clara para criar classes de agentes, registrar comportamentos e lidar com comunicação baseada em eventos entre os agentes. Inclui um agendador para gerenciar tarefas dos agentes, modelagem de ambientes para simular interações e um sistema de plugins para estender capacidades centrais. Desenvolvedores podem rapidamente prototipar cenários multiagentes em Python, definindo métodos do ciclo de vida do agente, conectando agentes via canais e executando simulações em modo sem cabeça ou integrando com ferramentas de visualização.

OSU NLP Middleware é uma estrutura leve construída em Python que simplifica o desenvolvimento de sistemas de agentes AI. Fornece um loop central de agente que orquestra as interações entre modelos de linguagem natural e funções de ferramentas externas definidas como plugins. A estrutura suporta provedores populares de LLM (OpenAI, Hugging Face, etc.) e permite que os desenvolvedores registrem ferramentas personalizadas para tarefas como consultas a bancos de dados, recuperação de documentos, pesquisa na web, cálculos matemáticos e chamadas de API RESTful. O Middleware gerencia o histórico de conversas, lida com limites de taxa e registra todas as interações. Também oferece políticas configuráveis de cache e retentativas para maior confiabilidade, facilitando a construção de assistentes inteligentes, chatbots e fluxos de trabalho autônomos com código mínimo.

MixAgent fornece uma arquitetura plug-and-play que permite aos desenvolvedores definir prompts, conectar múltiplos backends LLM e incorporar ferramentas externas (APIs, bancos de dados ou código). Orquestra os ciclos de planejamento e execução, gerencia a memória do agente para interações com estado e registra raciocínio de cadeia de pensamento. Os usuários podem criar protótipos rapidamente de assistentes, buscadores de dados ou bots de automação sem precisar construir camadas de orquestração do zero, acelerando a implantação de agentes de IA.

Esta estrutura fornece uma arquitetura baseada em servidor suportando servidores MCP (Processamento Multicanal) múltiplos para lidar com conversas simultâneas, manter o contexto através das sessões e integrar serviços externos via plugins. Os desenvolvedores podem configurar conectores para plataformas de mensagens, definir chamadas de funções personalizadas, e escalar instâncias usando Docker ou hosts nativos. Inclui logs, tratamento de erros e um pipeline modular para estender capacidades sem alterar o código principal.

A Nfig AI oferece APIs que permitem que desenvolvedores criem agentes AI capazes de lidar com tarefas da web como navegar, clicar e automatizar interações usando linguagem natural. Com um SDK fácil de integrar, documentação poderosa e foco em automações seguras e eficientes, a Nfig AI ajuda a otimizar interações complexas na web. Recursos como automações auto-reparadoras e controles de precisão fazem dela uma ferramenta robusta para desenvolvedores que buscam aprimorar seus fluxos de trabalho impulsionados por AI.

OpenAI Agents fornece um ambiente modular para definir, executar e gerenciar agentes de IA autônomos apoiados pelos modelos de linguagem da OpenAI. Os desenvolvedores podem configurar agentes com armazéns de memória, registrar ferramentas ou plugins personalizados, orquestrar colaboração multiagente e monitorar a execução por meio de logs integrados. A estrutura lida com chamadas de API, gerenciamento de contexto e agendamento de tarefas assíncronas, permitindo uma prototipagem rápida de fluxos de trabalho complexos baseados em IA e aplicações que realizam tarefas como extração de dados, automação de suporte ao cliente, geração de código e assistência em pesquisa.

O OpenAI Agents MCP Server fornece uma base robusta para implantar e gerenciar agentes autônomos alimentados por modelos OpenAI. Ele expõe uma API RESTful flexível para criar, configurar e controlar agentes, permitindo que os desenvolvedores orquestrem tarefas de múltiplos passos, coordenem interações entre agentes e mantenham memória persistente entre sessões. A estrutura suporta integrações de ferramentas tipo plugin, logs avançados de conversas e estratégias de planejamento personalizáveis. Ao abstrair as preocupações de infraestrutura, o MCP Server simplifica o fluxo de desenvolvimento, facilitando prototipagem rápida e implantação escalável de assistentes conversacionais, automações de fluxo de trabalho e trabalhadores digitais alimentados por IA em ambientes de produção.

Serena foi projetada para automatizar fluxos de trabalho complexos através de planejamento e execução autônoma. Interage com motores de busca web, bancos de dados e APIs para coletar informações, sumariza resultados e realiza tarefas de acordo com objetivos definidos pelo usuário. Criada como uma biblioteca Python, Serena mantém o estado entre sessões, carrega plugins dinamicamente para capacidades estendidas e usa modelos de linguagem grande para gerar planos estruturados. Desenvolvedores podem personalizar a integração de ferramentas para execução de código, gerenciamento de arquivos e análise, tornando Serena uma estrutura versátil para pesquisa, processamento de dados, geração de conteúdo e além.

Sherpa da CartographAI é uma estrutura de agente baseada em Python projetada para agilizar a criação de assistentes inteligentes e fluxos de trabalho automatizados. Permite aos desenvolvedores definir agentes que podem interpretar a entrada do usuário, selecionar endpoints LLM apropriados ou APIs externas, e orquestrar tarefas complexas como sumarização de documentos, recuperação de dados e perguntas e respostas conversacionais. Com sua arquitetura de plugins, Sherpa suporta fácil integração de ferramentas personalizadas, bancos de memória e estratégias de roteamento para otimizar relevância de resposta e custo. Os usuários podem configurar pipelines de múltiplos passos, onde cada módulo desempenha uma função distinta — como busca semântica, análise de texto ou geração de código — enquanto Sherpa gerencia a propagação de contexto e lógica de fallback. Essa abordagem modular acelera o desenvolvimento de protótipos, melhora a manutenção e capacita equipes a construir soluções de IA escaláveis para diversas aplicações.

Solace AI é uma estrutura de agentes de IA modular que permite implantar seu próprio assistente conversacional na sua infraestrutura. Oferece gerenciamento de memória de contexto, suporte a bancos de dados vetoriais para recuperação de documentos, hooks de plugins para integrações externas e uma interface de chat baseada na web. Com prompts de sistema personalizáveis e controle detalhado sobre fontes de conhecimento, você pode criar agentes para suporte, tutoria, produtividade pessoal ou automação interna sem depender de servidores de terceiros.

Super-Agent-Party permite que os desenvolvedores definam um objeto Party onde os agentes de IA desempenham papéis distintos, como planejamento, pesquisa, redação e revisão. Cada agente pode ser configurado com prompts personalizados, ferramentas e parâmetros de modelo. A estrutura gerencia roteamento de mensagens e contexto compartilhado, possibilitando a colaboração em tempo real em subtarefas. Ela suporta integração de plugins para serviços de terceiros, estratégias flexíveis de orquestração de agentes e rotinas de tratamento de erros. Com uma API intuitiva, os usuários podem adicionar ou remover agentes dinamicamente, encadear fluxos de trabalho e visualizar interações de agentes. Construída em Node.js e compatível com principais provedores de nuvem, Super-Agent-Party otimiza o desenvolvimento de sistemas de múltiplos agentes escaláveis e sustentáveis para automação, geração de conteúdo, análise de dados e mais.