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.
258 agentes · Atualizado em 29 de setembro de 2026
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.
Um pacote Laravel para integrar e gerenciar agentes de IA, orquestrando fluxos de trabalho de LLM com ferramentas e memória personalizáveis.
Uma plataforma baseada na web para projetar, orquestrar e gerenciar fluxos de trabalho de agentes de IA personalizados com raciocínio em várias etapas e fontes de dados integradas.
Uma biblioteca cliente Python que permite aos desenvolvedores interagir e gerenciar conversas em um servidor de assistente de IA de código aberto.
Uma estrutura de aprendizado por reforço multiagente de código aberto para controle cooperativo de veículos autônomos em cenários de tráfego.
Um framework leve de Python que permite orquestração modular de múltiplos agentes com ferramentas, memória e fluxos de trabalho personalizáveis.
Uma estrutura de Agente de IA autônomo baseada em Python, oferecendo memória, raciocínio e integração de ferramentas para automação de tarefas em múltiplos passos.
O PyGame Learning Environment fornece uma coleção de ambientes de RL baseados em Pygame para treinar e avaliar agentes de IA em jogos clássicos.
Uma estrutura de CLI que orquestra o modelo Claude Code da Anthropic para geração automática de código, edição e refatoração sensível ao contexto.
Demo de Agente AI com chamadas de função baseadas em LangChain, pesquisa na web, recuperação de memória, execução de código e interação por voz via API.
codAI é uma estrutura de agente de IA de código aberto para geração inteligente de código, sugestões de refatoração e assistência ao desenvolvedor baseada em contexto.
O GAMA Genstar Plugin integra modelos de IA generativa em simulações GAMA para geração automática de comportamentos de agentes e cenários.
Um modelo de estrutura Vibe que cria um agente de codificação AI autônomo para geração, revisão, testes e tarefas de automação de código.
AgentSimulation é uma estrutura Python para simulação de agentes autônomos 2D em tempo real, com comportamentos de direção personalizáveis.
Uma simulação de futebol multiagente usando JADE, onde agentes de IA coordenam-se para competir em partidas de futebol de forma autônoma.
Local-Super-Agents permite aos desenvolvedores criar e executar agentes de IA autônomos localmente com ferramentas personalizáveis e gerenciamento de memória.
Gomoku Battle é uma estrutura Python que permite aos desenvolvedores construir, testar e confrontar agentes de IA em jogos de Gomoku.
Template FastAPI pronto para produção usando LangGraph para construir agentes LLM escaláveis com pipelines personalizáveis e integração de memória.
Uma ferramenta CLI de código aberto que ecoa e processa prompts do usuário com Ollama LLMs para fluxos de trabalho de agentes de IA locais.
Uma extensão do VS Code que integra GitHub Copilot para fornecer autocompletação inteligente e geração de código Groq.
Um servidor LSP que usa os modelos GPT da OpenAI para automatizar tarefas de refatoração de código como extração de método, renomeação de variáveis e formatação.
O framework CArtAgO oferece ferramentas dinâmicas baseadas em artefatos para criar, gerenciar e coordenar ambientes multiagentes complexos de forma transparente.
DreamGPT é uma estrutura de Agente de IA de código aberto que automatiza tarefas usando agentes baseados no GPT com ferramentas modulares e memória.
Uma estrutura Python para construir, simular e gerenciar sistemas de múltiplos agentes com ambientes e comportamentos de agentes personalizáveis.
Um componente de editor de código baseado na web que permite integração e execução perfeitas de código Python usando o plugin ChatGPT Code Interpreter.
NeuralABM treina agentes movidos por redes neurais para simular comportamentos e ambientes complexos em cenários de modelagem baseada em agentes.
Um plugin do IDA Pro alimentado por IA que usa LLMs para gerar comentários, renomear funções e resumir código assembly.
Uma biblioteca Java que oferece ambientes de simulação personalizáveis para sistemas multi-agente Jason, permitindo prototipagem e testes rápidos.
Estrutura de código aberto em Python que permite a criação de Agentes de IA personalizados com integração de busca na web, memória e ferramentas.
Agentless é uma estrutura alimentada por IA que orquestra geração automática de código, execução e validação sem uma camada de agente dedicada.
Uma plataforma sem código para construir, hospedar e compartilhar aplicativos com IA integrada com suporte a GPT e gerenciamento de plugins.
Biblioteca de Python de código aberto que implementa aprendizado por reforço multiagente de campo médio para treinamento escalável em grandes sistemas de agentes.
ExampleAgent é uma estrutura de modelo para criar agentes de IA personalizáveis que automatizam tarefas via OpenAI API.
Uma estrutura de agentes de IA de código aberto para construir agentes personalizáveis com kits de ferramentas modulares e orquestração de LLM.
MASlite é uma estrutura leve de sistemas multiagentes em Python para definir agentes, troca de mensagens, agendamento e simulação de ambientes.
Uma biblioteca de ambientes de aprendizado de reforço personalizável para testar agentes de IA em tarefas de processamento e análise de dados.
Council é uma estrutura modular para orquestrar agentes de IA com cadeias personalizáveis, funções e integrações de ferramentas.
Módulo Terraform para automatizar o provisionamento de infraestrutura de agentes de IA na nuvem, incluindo computação serverless, pontos finais de API e segurança.
Agent Forge é um framework CLI para scaffolding, orquestração e implantação de agentes de IA integrados com LLMs e ferramentas externas.
bedrock-agent é uma estrutura de código aberto em Python que permite agentes dinâmicos baseados em AWS Bedrock LLM com suporte a cadeia de ferramentas e memória.
E2B é um Agente de IA projetado para facilitar fluxos de trabalho contínuos por meio de automação inteligente.
CybMASDE fornece uma estrutura Python personalizável para simular e treinar cenários cooperativos de aprendizagem por reforço profundo multi-agente.
Uma estrutura baseada em Python para construir agentes de IA personalizados que integram LLMs com ferramentas para automação de tarefas.
Um tutorial prático demonstrando como orquestrar agentes de IA no estilo de debate usando LangChain AutoGen em Python.
TunaCode é um assistente de codificação alimentado por IA que gera aplicativos web full-stack, código boilerplate e scaffolding de projetos instantaneamente.
O Agente de Ponte API integra APIs externas com agentes de IA, permitindo chamadas de API baseadas em linguagem natural e análise automática de respostas.
Um assistente de código desktop alimentado por IA que gera trechos de código e projetos completos a partir de comandos em linguagem natural usando GPT.
Um cliente Salesforce de exemplo ilustrando como integrar e estender o AgentForce para criar agentes conversacionais personalizados conduzidos por IA.
Um kit de ferramentas de assistente de codificação AI modular que fornece geração de código, refatoração, depuração e recursos de documentação automatizados.
