Scottie é um assistente de IA inteligente para respostas automatizadas e interações personalizadas com os clientes.
- Processamento de linguagem natural
- Geração de respostas automatizadas
Melhores agentes de IA para Plataformas e Frameworks de IA (2,740)
Esta categoria reúne as plataformas, os runtimes e os frameworks sobre os quais os agentes de IA funcionam. Você encontra ambientes de agentes hospedados, SDKs baseados em plugins, camadas de orquestração e espaços de trabalho que planejam e executam tarefas de várias etapas, com troca de modelos, uso de ferramentas e navegador, memória ou RAG, execução em sandbox, registro de sessões e implantação rápida.
2,740 agentes · Atualizado em 29 de setembro de 2026
Skaivision aprimora fluxos de trabalho com insights impulsionados por IA do seu conteúdo de vídeo.
- Análise de vídeo
- Insights automatizados
- Gerenciamento de dados
Uma estrutura de agente de IA que supervisiona fluxos de trabalho multi-etapas de LLM usando LlamaIndex, automatizando a orquestração de consultas e validação de resultados.
Um agente de AI baseado em RL que aprende estratégias ótimas de apostas para jogar texas hold'em limit heads-up eficientemente.
- Pipeline de treinamento de reforço
- Avaliação de força da mão
- Suporte a modelos pré-treinados
LangGraph é uma estrutura de IA multi-agente baseada em gráficos que coordena múltiplos agentes para geração de código, depuração e chat.
- Coordenação multi-agente
- Geração e síntese de código
- Revisão automática de código
Halite II é uma plataforma de IA de jogo onde desenvolvedores constroem bots autônomos para competir em uma simulação estratégica baseada em turnos.
- Sistemas de placar e classificação
- Anúncio
Plataforma de concierge de voz AI que permite às empresas criar e gerenciar agentes conversacionais de voz e chat com fluxos de trabalho personalizáveis.
- Compreensão de Linguagem Natural
- Integrações API & CRM
- Painel de análise em tempo real
Uma plataforma web para descobrir, categorizar e implantar agentes de IA personalizados construídos com KaibanJS para fluxos de trabalho automatizados.
- Descoberta e catálogo de agentes
- Busca e filtro por tags
- Implantação com um clique
Uma estrutura de agente de IA extensível para projetar, testar e implantar fluxos de trabalho multiagentes com habilidades personalizadas.
- Orquestração multiagentes
Teste gratuito · $29+Acessar ↗Spark Engine é uma plataforma de busca semântica alimentada por IA que fornece resultados rápidos e relevantes usando embeddings vetoriais e compreensão de linguagem natural.
- Busca semântica por vetores
- Facetas e filtragem
- Indexação em tempo real
AIAgents4Pharma orquestra agentes de IA para simular respostas virtuais de pacientes, acelerar pipelines de descoberta de drogas e otimizar ensaios clínicos.
- Painéis de visualização
AI Web Scraper usa IA para raspar e extrair inteligentemente informações estruturadas de páginas web com conteúdo dinâmico.
Uma estrutura Python que evolui agentes de IA modulares via programação genética para simulação personalizável e otimização de desempenho.
- Arquitetura modular de agentes
Huly Labs é uma plataforma de desenvolvimento e implantação de agentes de IA que permite assistentes personalizados com memória, integrações de API e fluxo de trabalho visual.
- Orquestração de múltiplos agentes
- Modelos de UI personalizáveis
- SDK e CLI para Node.js
Auto-aprendizado simples é uma biblioteca Python de APIs simples para construir, treinar e avaliar agentes de aprendizado por reforço.
- Wrappers simples para ambientes
- Definições de política e modelo
- Replay de experiência e buffers
Crayon é uma estrutura de framework de IA autônoma baseada em JavaScript para construir agentes com integração de ferramentas, gerenciamento de memória e fluxos de trabalho de tarefas de execução longa.
- Ciclos de planejamento e execução
- Extensibilidade baseada em plugins
- Log abrangente e depuração
Uma estrutura de simulação baseada em agentes para coordenação de resposta à demanda em Usinas de Energia Virtuais usando JADE.
Estrutura modular em Python para construir Agentes de IA com LLMs, RAG, memória, integração de ferramentas e suporte a banco de dados vetoriais.
- Classes de agente personalizáveis
- CLI e SDK em Python
- Anúncio
O GPT Agent executa dinamicamente fluxos de trabalho de tarefas como recuperação de dados, resumo de textos e agendamento automatizado usando modelos GPT.
- Integração perfeita do modelo GPT
- Acesso via API REST e SDK
- Painel de desempenho em tempo real
Interface web para BabyAGI, permitindo a geração, priorização e execução autônomas de tarefas alimentada por grandes modelos de linguagem.
- Priorização dinâmica de tarefas
- Execução sequencial de tarefas
gym-llm oferece ambientes estilo Gym para avaliação comparativa e treinamento de agentes LLM em tarefas de conversação e tomada de decisão.
Sentient é uma estrutura de Agente de IA que permite aos desenvolvedores criar NPCs com memória de longo prazo, planejamento orientado por objetivos e conversação natural.
- Memória de eventos persistente
- Planejamento dinâmico de objetivos
- Conversa com contexto
Agent Workflow Memory fornece aos agentes de IA uma memória de workflow persistente usando armazéns vetoriais para recordação de contexto.
Um agente de IA que possibilita análise de dados interativa em Pandas DataFrames, fazendo perguntas de esclarecimento e gerando código.
- Visualização de dados embutida
- Integração com DataFrame do Pandas
Melissa é um assistente pessoal alimentado por IA que gerencia tarefas, automatiza fluxos de trabalho e responde a consultas por meio de chat em linguagem natural.
- Automação de fluxos de trabalho
- Integração baseada em plugins
- Módulos personalizáveis
Câmara de Tempo Hiperbólica permite que desenvolvedores construam agentes de IA modulares com gerenciamento avançado de memória, encadeamento de prompts e integração de ferramentas personalizadas.
Agente de atendimento ao cliente alimentado por IA construído com OpenAI Autogen e Streamlit para suporte automatizado, interativo e resolução de consultas.
- Implantação e testes locais fáceis
MACL é uma estrutura em Python que permite a colaboração de múltiplos agentes, orquestrando agentes de IA para automação de tarefas complexas.
- Orquestração multiagente
- Integrações embutidas com LLM
- Extensibilidade baseada em plugins
Um simulador de aprendizagem por reforço multiagente de código aberto que permite treinamento paralelo escalável, ambientes personalizáveis e protocolos de comunicação entre agentes.
- Interface modular de ambientes
Um agente de IA autônomo que realiza revisão de literatura, geração de hipóteses, design de experimentos e análise de dados.
- Geração e priorização de hipóteses
- Anúncio
Sistema de memória AI que permite aos agentes capturar, resumir, incorporar e recuperar memórias de conversas contextuais ao longo de sessões.
- Geração de incorporações vetoriais
- Recuperação semântica de memória
Uma biblioteca C++ para orquestrar prompts de LLM e construir agentes de IA com memória, ferramentas e fluxos de trabalho modulares.
- Montagem e orquestração de cadeias
Uma estrutura Python que possibilita o desenvolvimento e treinamento de agentes de IA para jogar batalhas de Pokémon usando aprendizagem por reforço.
Um agente de aprendizado por reforço de código aberto que usa PPO para treinar e jogar StarCraft II via o ambiente PySC2 do DeepMind.
Triagent orquestra três sub-agentes de IA especializados — Estrategista, Pesquisador e Executor — para planejar, pesquisar e executar tarefas automaticamente.
Curso prático que ensina a criação de agentes de IA autônomos com Hugging Face Transformers, APIs e integrações de ferramentas personalizadas.
Uma estrutura Python que constrói Agentes de IA combinando LLMs e integração de ferramentas para execução autônoma de tarefas.
- Módulos de memória persistente
- Execução síncrona e assíncrona
- Orquestração com AgentExecutor
Um estúdio de desenvolvimento local para construir, testar e depurar agentes de IA usando a estrutura OpenAI Autogen.
- Editor visual de fluxo de conversa
- Console de depuração interativo
- Configuração e teste de modelos
Agents-Deep-Research é uma estrutura para desenvolver agentes de IA autônomos que planejam, agem e aprendem usando LLMs.
- Arquitetura modular de agentes
- Módulo de memória de longo prazo
- Motor de planejamento de tarefas
SmartRAG é um framework Python de código aberto para construir pipelines de geração auxiliada por recuperação que permitem perguntas e respostas baseadas em modelos de linguagem grandes sobre coleções de documentos personalizadas.
WanderMind é uma estrutura de agente de IA de código aberto para brainstorming autônomo, integração de ferramentas, memória persistente e fluxos de trabalho personalizáveis.
- Memória vetorial persistente
- Integração de ferramenta e API
- Execução assíncrona de tarefas
Uma estrutura de código aberto em JavaScript que possibilita a simulação interativa de sistemas multiagentes com visualização 3D usando AgentSimJs e Three.js.
- Controles de cena e câmera
- Anúncio
TinyAgent permite que você crie e implante agentes de IA personalizados para automação de tarefas, pesquisas e geração de texto.
- Memória de contexto persistente
- Integrações de API e webhook
- Simulação e teste de chat
DocChat-Docling é um agente de chat de documentos alimentado por IA que fornece perguntas e respostas interativas sobre documentos carregados via busca semântica.
Um agente de IA autônomo para fluxos de trabalho orientados por objetivos, gerando, priorizando e executando tarefas com memória baseada em vetores.
- Geração autônoma de tarefas
- Loop de execução de tarefas
TreeInstruct permite fluxos de trabalho hierárquicos de prompt com ramificações condicionais para tomada de decisão dinâmica em aplicações de modelos de linguagem.
Uma estrutura Python que permite a agentes de IA executar planos, gerenciar memória e integrar ferramentas de forma transparente.
- Integração dinâmica de ferramentas
- Módulos de memória persistentes
Um proxy HTTP para chamadas de API do agente de IA que permite streaming, cache, registro e parâmetros de solicitação personalizáveis.
- Suporte para alta concorrência
Efficient Prioritized Heuristics MAPF (ePH-MAPF) calcula rapidamente trajetórias sem colisão para múltiplos agentes em ambientes complexos usando pesquisa incremental e heurísticas.
- Heurísticas priorizadas eficientes
- Múltiplas funções heurísticas
- Planejamento incremental de rotas
Um modelo que demonstra como orquestrar múltiplos agentes de IA no AWS Bedrock para resolver fluxos de trabalho colaborativos.
- Modelos de prompts personalizáveis
- Seleção dinâmica de modelos
- Log e monitoramento via CloudWatch
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