Esta categoria reúne a base técnica para criar e executar agentes de IA: frameworks e SDKs, bibliotecas de orquestração para fluxos LLM em várias etapas, consoles de gestão auto-hospedados, hospedagem gerenciada de runtimes e ambientes de simulação com benchmarks para aprendizado por reforço. Serve para prototipar um agente, ligar memória e ferramentas, testar e publicar.
256 agentes · Atualizado em 29 de setembro de 2026
Um estúdio de design de agentes de IA de código aberto para orquestrar, configurar e implantar fluxos de trabalho de múltiplos agentes de forma visual e eficiente.
Uma demonstração de comunicação multiagente baseada em Java usando JADE, apresentando interação bidirecional, análise de mensagens e coordenação de agentes.
MARFT é uma caixa de ferramentas de ajuste fino de RL multiagente de código aberto para fluxos de trabalho colaborativos de IA e otimização de modelos de linguagem.
Uma estrutura Python de código aberto que permite o design, treinamento e avaliação de sistemas de aprendizado por reforço multiagente cooperativos e competitivos.
Letta é uma plataforma de orquestração de agentes de IA que permite criar, personalizar e implantar trabalhadores digitais para automatizar fluxos de trabalho empresariais.
Humen é um agente de IA projetado para conversação e assistência semelhantes às humanas.
A MARTI é uma caixa de ferramentas de código aberto que oferece ambientes padronizados e ferramentas de avaliação para experimentos de aprendizado por reforço multiagente.
BeeAI é um construtor de agentes de IA sem codificação para suporte ao cliente personalizado, geração de conteúdo e análise de dados.
Estrutura de código aberto com módulos de sistemas multiagentes e algoritmos de coordenação de IA distribuída para consenso, negociação e colaboração.
AIPE é uma estrutura de agente de IA de código aberto que fornece gerenciamento de memória, integração de ferramentas e orquestração de fluxo de trabalho de múltiplos agentes.
O CrewAI Quickstart fornece um modelo Node.js para configurar rapidamente, executar e gerenciar agentes de IA conversacional via CrewAI API.
Labs é uma estrutura de orquestração de IA que permite aos desenvolvedores definir e executar agentes autônomos de LLM usando uma DSL simples.
Um sistema multiagente baseado em IA usando 2APL e algoritmos genéticos para resolver eficientemente o problema das N-Rainhas.
Uma estrutura de código aberto em Python que oferece ambientes diversos de aprendizado por reforço multiagente para treinamento e comparação de agentes de IA.
AI Terminal é uma ferramenta de linha de comando que permite conversar com modelos de IA e automatizar comandos shell, SQL e HTTP.
Privasea é um agente de IA para uma privacidade online aprimorada e cibersegurança.
AICell é um agente de IA que gera conversas semelhantes às humanas e fornece suporte ao cliente.
Plataforma de gerenciamento de agentes de IA auto-hospedada que permite criar, personalizar e implantar chatbots baseados em GPT com suporte a memória e plugins.
Um modelo inicial de FastAPI de código aberto que aproveita Pydantic e OpenAI para estruturar pontos finais de API alimentados por IA, com configurações de agente personalizáveis.
AI Engineer DevTools é uma caixa de ferramentas CLI que oferece esqueleto, geração de código, testes, implantação e monitoramento para agentes de IA.
LangChain é uma estrutura de código aberto que permite aos desenvolvedores construir cadeias, agentes, memórias e integrações de ferramentas alimentadas por LLM.
Uma estrutura de reforço de aprendizagem que permite a robôs autônomos navegar e evitar colisões em ambientes multiagentes.
Cloudflare Agents permite que desenvolvedores construam agentes de IA autônomos na borda, integrando LLMs com endpoints HTTP e ações.
Melhora os assistentes de código de IA ao extrair e fornecer o contexto de código relevante com análise AST para sugestões mais precisas.
Uma demonstração de sistema multi-agente baseado em Java usando o framework JADE para modelar interações de agentes, negociações e coordenação de tarefas.
Clear Agent é uma estrutura de código aberto que permite aos desenvolvedores construir agentes de IA personalizáveis que processam a entrada do usuário e executam ações.
Aurora coordena fluxos de trabalho de planejamento em várias etapas, execução e uso de ferramentas para agentes de IA generativa autônomos alimentados por LLMs.
Framework Python de código aberto para construir agentes de IA com gerenciamento de memória, integração de ferramentas e orquestração multiagente.
Implante agentes AI alimentados por LlamaIndex como APIs de chat escaláveis e sem servidor no AWS Lambda, Vercel ou Docker.
Uma estrutura baseada em Docker para implantar e orquestrar rapidamente agentes GPT autônomos com dependências integradas para ambientes de desenvolvimento reprodutíveis.
Uma estrutura modular de Agente de IA com gerenciamento de memória, planejamento condicional de múltiplas etapas, cadeia de pensamento e integração com API OpenAI.
ReasonChain é uma biblioteca Python para construir cadeias de raciocínio modulares com LLMs, permitindo a resolução de problemas passo a passo.
Uma plataforma baseada em Java que habilita o desenvolvimento, simulação e implantação de sistemas de múltiplos agentes inteligentes com capacidades de comunicação, negociação e aprendizagem.
Um ambiente OpenAI Gym em Python que simula a cadeia de suprimentos do Jogo da Cerveja para treinar e avaliar agentes RL.
Uma ferramenta de linha de comando para estruturar, testar e implantar agentes de IA autônomos com fluxos de trabalho embutidos e integrações de LLM.
Um framework Python de código aberto que permite o desenvolvimento rápido e a orquestração de agentes de IA modulares com memória, integração de ferramentas e fluxos de trabalho multiagentes.
Um repositório do GitHub exibindo exemplos de código para construir agentes de IA autônomos no Azure com memória, planejamento e integração de ferramentas.
VMAS é uma estrutura modular de MARL que permite simulação e treinamento de ambientes multiagentes acelerados por GPU, com algoritmos integrados.
Permite que GPT-3.5/4 chame e execute funções definidas pelo desenvolvedor para integrações de ferramentas de conversa dinâmicas, estruturadas e orientadas por API.
Uma ferramenta de linha de comando alimentada por IA que converte solicitações em inglês natural em comandos shell seguros e os executa de forma interativa.
Uma estrutura de Python de código aberto para construir agentes de IA modulares com LLMs plugáveis, integração de ferramentas, gerenciamento de memória e planejamento de múltiplas etapas.
Uma estrutura Python para construir e simular múltiplos agentes inteligentes com comunicação personalizada, alocação de tarefas e planejamento estratégico.
Um ambiente de aprendizagem por reforço multiagente que simula robôs de limpeza de vácuo navegando e limpando cenários dinâmicos baseados em grade.
LangGraph Studio é um IDE para desenvolver agentes de IA usando LangChain.
Brian Knows é um agente de IA projetado para assistência e insights personalizados em conhecimento.
Um agente RL de código aberto para duelos de Yu-Gi-Oh, fornecendo simulação de ambiente, treinamento de política e otimização de estratégias.
InfantAgent é uma estrutura Python para construir rapidamente agentes de IA inteligentes com memória plugável, ferramentas e suporte LLM.
Um cliente CLI para interagir com modelos LLM do Ollama localmente, permitindo chat de múltiplas rodadas, saída em streaming e gerenciamento de prompts.
Framework modular de agentes de IA que permite memória, integração de ferramentas e raciocínio de múltiplos passos para automatizar fluxos de trabalho complexos de desenvolvedores.
Estrutura de framework Java de código aberto para desenvolver sistemas multiagente compatíveis com FIPA, oferecendo comunicação entre agentes, gerenciamento de ciclo de vida e mobilidade.
