Agentes de IA são sistemas que utilizam modelos de linguagem (LLMs ou SLMs) como mecanismos de raciocínio para decidir quais ações tomar e as entradas necessárias para executá-las. Uma vez executadas, seus resultados são realimentados no LLM para determinar se ações adicionais são necessárias ou se a tarefa foi concluída.

Neste artigo, vamos explorar 8 frameworks Python que permitem que você crie seus próprios aplicativos multiagentes com flexibilidade para diferentes casos de uso. Esses frameworks fornecem soluções simples e rápidas para integrar LLMs com ferramentas externas e fontes de dados, tornando mais fácil a criação de sistemas de IA poderosos e autônomos.

1. LangChain

LangChain é um dos frameworks mais populares para a construção de aplicações baseadas em grandes modelos de linguagem. Ele oferece uma ampla gama de integrações e ferramentas para a criação de aplicações de IA. Notavelmente, o LangChain fornece um módulo de Agentes, permitindo que Engenheiros de Agentes de IA criem e testem agentes dentro do ecossistema LangChain.

2. LangGraph

LangGraph é um framework de orquestração para construir, gerenciar e implantar agentes com estado e de longa duração. Ele oferece execução durável, supervisão humana no loop, recursos abrangentes de memória e depuração com LangSmith. Perfeitamente integrado ao ecossistema LangChain, o LangGraph permite que os Engenheiros de Agentes de IA projetem, testem e implantem Agentes de IA robustos e de nível profissional.

3. CrewAI

CrewAI é um framework Python rápido e leve, desenvolvido do zero, independente de outros frameworks de agentes, como o LangChain. Ele permite que Engenheiros de Agentes de IA criem Agentes de IA autônomos com alto nível de simplicidade (Crews) e controle preciso e orientado a eventos (Flows) para inteligência colaborativa e orquestração de tarefas personalizadas.

4. Haystack da Deepset

O Haystack é um framework Python de código aberto para a construção de aplicativos de IA personalizáveis ​​e prontos para produção. Com sua arquitetura modular, ele suporta geração aumentada de recuperação (RAG), fluxos de trabalho de agentes e sistemas de busca avançados. O Haystack integra-se perfeitamente com ferramentas como OpenAI, Hugging Face e Elasticsearch, permitindo que Engenheiros de Agentes de IA criem sistemas de IA de ponta a ponta com apenas algumas linhas de código.

5. SmolAgents

O SmolAgents é o framework mais simples e leve para a construção de Agentes de IA poderosos com complexidade mínima. Com um design compacto, ele oferece funcionalidades otimizadas sem sobrecarga desnecessária. Ele suporta uma ampla gama de LLMs, incluindo modelos OpenAI, Anthropic e Hugging Face, e oferece suporte de primeira classe para Agentes de Código.

6. Microsoft AutoGen

O AutoGen é uma estrutura de código aberto para a construção de sistemas de IA multiagentes que podem colaborar, comunicar e resolver tarefas de forma autônoma. Ele oferece suporte a fluxos de trabalho dinâmicos, interações em linguagem natural e aplicativos escaláveis ​​por meio de ferramentas como AutoGen Studio, AgentChat, Core e Extensions.

7. OpenAI Agents Python

O OpenAI Agents SDK é um framework leve, porém poderoso, para a construção de fluxos de trabalho multiagentes. Agnóstico em relação ao provedor, ele suporta as APIs OpenAI Responses e Chat Completions, além de mais de 100 outros LLMs.

Os principais recursos incluem Agentes (LLMs com ferramentas, instruções e guardrails), Handoffs (transferências de controle especializadas entre agentes), Guardrails (verificações de segurança para validação) e Rastreamento (ferramentas integradas para depuração e otimização de fluxos de trabalho).

8. PydanticAI

O PydanticAI é um framework emergente e altamente promissor que combina a robustez da validação tipada do Pydantic com a flexibilidade dos Agentes de IA. Seu principal diferencial está na integração nativa com o Model Context Protocol (MCP), que permite a construção de agentes interoperáveis, modulares e compostos por contratos fortemente tipados, tudo isso com mínima configuração.

Com o PydanticAI, cada ferramenta de um agente é definida como uma classe Pydantic, o que garante validação rigorosa de entrada e saída, além de documentação automática. Isso reduz erros em tempo de execução e facilita a manutenção e expansão de fluxos de trabalho complexos. A estrutura favorece arquiteturas stateless ou stateful e se adapta facilmente a ambientes distribuídos.

Além disso, o framework já oferece suporte para execução local, integração com LLMs de múltiplos provedores (como OpenAI e Groq) e implantação em arquiteturas agnósticas, incluindo transportes por STDIO e HTTP. É uma escolha ideal para desenvolvedores que buscam controle estrutural, rastreabilidade e segurança sem sacrificar velocidade de desenvolvimento.

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Equipe DSA