Ao avaliar frameworks de agentes, você encontrará LangChain, LlamaIndex, CrewAI e AutoGPT. Aqui estão as diferenças — e onde Draft’n Run se encaixa se você busca menos ‘glue code’ e mais produção.
Recursos internos: IA agêntica, AI workflow builder, Integrações, IA sob medida, Demo.
LangChain
Toolbox modular com vasto ecossistema de ferramentas, módulos de memória e agentes (ReAct). Ótimo para prototipar e construir pipelines customizados.
- Site externo: LangChain
- Pontos fortes: muitas integrações, paridade Python/TS, exemplos da comunidade.
- Contras: autonomia frágil sem estrutura; é preciso LangGraph/LangSmith para amadurecer.
LlamaIndex
Foco em dados + RAG: ingestão, parsing (LlamaParse), índices e motores de consulta. Oferece Workflows e opções cloud.
- Site externo: LlamaIndex
- Pontos fortes: conectores de dados excelentes e padrões de indexação; ótima ergonomia RAG.
- Contras: mais código para orquestração end-to-end, a menos que adote o cloud deles.
CrewAI
Pensado para colaboração multiagente com papéis e coordenação. Núcleo open source + studio para construir, implantar e monitorar.
- Site externo: CrewAI
- Pontos fortes: padrões manager/worker/validator; funciona bem para trabalhos complexos em equipe.
- Contras: você monta observabilidade, deploy e governança por conta própria.
AutoGPT
Pioneiro open source da autonomia. Potente, extensível e bem “hands-on”. Possui canvas visual, mas demanda guardrails rigorosos em produção.
- Site externo: AutoGPT
- Pontos fortes: exploração, plugins, acesso à internet/código/arquivos.
- Contras: confiabilidade e controle de custos ficam sob sua responsabilidade.
Onde Draft’n Run ajuda
- Workflows visuais explícitos, mantendo decisões no LLM quando faz sentido.
- Tracing integrado, monitoramento de tokens/custos, alertas e loops humanos.
- Deploy de API em um clique mais RBAC, disponível em open source ou cloud gerenciado.
- Compatível com sua stack: reutilize tools LangChain, chame LlamaIndex, qualquer API/banco.
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