Upsonic

O Upsonic divide os agentes em duas formas. Os autônomos encaram trabalho aberto de várias etapas e podem mexer no sistema de arquivos e no shell dentro de um workspace travado. Os tradicionais cabem em tarefas estruturadas com um contrato claro de entrada e saída. Você escolhe conforme o problema, e os dois passam pelo mesmo pipeline.

Você escreve uma função, marca com um decorador e entrega ao agente como ferramenta. Além do seu próprio código, o Upsonic fala o Model Context Protocol, então os agentes alcançam milhares de serviços externos sem cola sob medida. Os conectores prontos cobrem busca, rastreamento web, sandboxes e dados financeiros.

Os agentes guardam memória de conversa e puxam de uma base de conhecimento RAG para recuperar informação. Guarde essa memória em SQLite, Postgres, Redis, Mongo ou Mem0, e monte pipelines de recuperação sobre Qdrant, Pinecone, Chroma, pgvector ou Weaviate. O ponto é a continuidade: um agente que lembra o contexto anterior vence um que começa do zero a cada execução.

Um Team agrupa vários agentes e os roda em modo sequencial, coordenado ou de roteamento. Cada agente tem seu nome, papel e objetivo. Isso serve para trabalhos que realmente pedem especialidades diferentes, como um agente que pesquisa e outro que escreve, em vez de um só fingindo fazer tudo.

A camada de OCR converte PDFs e imagens em texto por um pipeline em níveis, com motores como EasyOCR, Tesseract, PaddleOCR e DeepSeek. Importa para equipes cujos dados vivem em digitalizações e faturas em vez de arquivos de texto limpos.

As barreiras filtram conteúdo contra políticas predefinidas de privacidade, finanças e segurança. Os pontos de aprovação humana pausam uma execução para pedir permissão ou dados. O rastreamento se conecta ao Langfuse e ao PromptLayer, então você vê o caminho que o agente seguiu, não só a resposta final.