Biblioteca Python e livro didático executável em Jupyter que implementa 35 arquiteturas de IA agêntica, de Reflexion e ReAct a MemGPT e BrowserAgent, com LangGraph.
kaushikb11/awesome-llm-agents
Lista selecionada e atualizada semanalmente de frameworks, runtimes e ferramentas open source para criar agentes com LLM, organizada por categoria.
- Estrelas
- 1,620
- Forks
- 388
- Issues abertas
- 130
- Último commit
- há 6 dias
O que é?
Esta lista reúne projetos open source para criar agentes com LLM. As entradas são organizadas em categorias como frameworks principais, orquestração multiagente, ambientes de execução para agentes CLI, memória e contexto, segurança e avaliação e agentes especializados por domínio. Para cada projeto, são exibidos o número de stars, a linguagem, a licença e a data da última atualização.
A lista abrange diversas abordagens, desde frameworks de uso geral em Python e TypeScript, como LangChain e Pydantic AI, até criadores visuais, como Dify, e ferramentas que executam agentes de programação, como o Claude Code, em sandboxes. Uma seção separada registra projetos arquivados ou inativos e a onda de agentes autônomos de 2023, para que os leitores possam identificar quais opções continuam sendo mantidas.
Os projetos são adicionados por meio de um processo de contribuição, e a lista é gerada a partir de arquivos de dados individuais para cada projeto.
Recursos principais
- 01Projetos organizados em cerca de uma dúzia de categorias, de frameworks principais a ferramentas de segurança
- 02Cada entrada mostra a linguagem, a licença e a data da última atualização
- 03Seções separadas destacam projetos arquivados ou inativos
- 04Abrange opções em Python, TypeScript, Go, Rust e C#
Casos de uso
- Escolher um framework de agentes para um projeto novo, comparando as opções lado a lado
- Encontrar um ambiente de execução para CLI que permita executar ou isolar agentes de programação em sandbox
- Verificar se um projeto popular de agentes ainda recebe manutenção ativa
Em coleções
Tópicos
Perguntas frequentes
- O que é awesome-llm-agents?
- Lista selecionada e atualizada semanalmente de frameworks, runtimes e ferramentas open source para criar agentes com LLM, organizada por categoria. Esta lista reúne projetos open source para criar agentes com LLM. As entradas são organizadas em categorias como frameworks principais, orquestração multiagente, ambientes de execução para agentes CLI, memória e contexto, segurança e avaliação e agentes especializados por domínio. Para cada projeto, são exibidos o número de stars, a linguagem, a licença e a data da última atualização.
- awesome-llm-agents é gratuito? Qual é a licença?
- awesome-llm-agents é open source sob a licença CC0-1.0. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
- awesome-llm-agents ainda é mantido?
- Manutenção ativa. O último commit de awesome-llm-agents foi em 1 de nov. de 2026.
- Para que posso usar awesome-llm-agents?
- Escolher um framework de agentes para um projeto novo, comparando as opções lado a lado Encontrar um ambiente de execução para CLI que permita executar ou isolar agentes de programação em sandbox Verificar se um projeto popular de agentes ainda recebe manutenção ativa
- Onde consigo awesome-llm-agents?
- O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/kaushikb11/awesome-llm-agents
Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.
Projetos relacionados
Coleção com mais de 50 tutoriais executáveis em notebooks Jupyter sobre técnicas para agentes de GenAI, de chatbots simples a sistemas multiagentes.
Framework Python para criar agentes de IA autônomos que pesquisam, planejam, programam e executam tarefas, com memória, RAG e mais de 100 provedores de LLM.
Plugin de CLI do Docker, feito em Go, para criar, executar e compartilhar agentes de IA definidos em YAML declarativo, com ferramentas MCP e delegação entre agentes.
Uma redação de IA com agentes LLM que pesquisam os temas que você escolher, escrevem artigos com citações e montam a capa de um jornal personalizado.
Uma coleção de fluxos de trabalho de referência com foco em NVIDIA para criar pipelines de RAG, IA agêntica e ajuste fino de LLMs com microserviços NIM e NeMo.