Amon es una plataforma y marco para construir agentes AI autónomos que ejecutan tareas de múltiples pasos sin intervención humana. Los usuarios definen comportamientos de agentes, fuentes de datos e integraciones mediante archivos de configuración sencillos o una interfaz intuitiva. El runtime de Amon gestiona los ciclos de vida de los agentes, manejo de errores y lógica de reintentos. Soporta monitoreo en tiempo real, registros y escalabilidad en entornos cloud o locales, siendo ideal para automatizar soporte al cliente, procesamiento de datos, revisiones de código y más.

llm-ReAct implementa la arquitectura ReAct (Reasoning and Acting) para modelos de lenguaje grande, permitiendo una integración fluida del razonamiento en cadena con la ejecución de herramientas externas y el almacenamiento de memoria. Los desarrolladores pueden configurar un conjunto de herramientas personalizadas —como búsqueda web, consultas a bases de datos, operaciones con archivos y calculadoras— e instruir al agente para planear tareas de múltiples pasos, invocando herramientas según sea necesario para recuperar o procesar información. El módulo de memoria integrado preserva el estado de la conversación y acciones pasadas, apoyando comportamientos del agente más conscientes del contexto. Con código modular en Python y soporte para APIs de OpenAI, llm-ReAct simplifica la experimentación y despliegue de agentes inteligentes que puedan resolver problemas de forma adaptativa, automatizar flujos de trabajo y ofrecer respuestas enriquecidas en contexto.

OCO-Agent aprovecha modelos lingüísticos compatibles con OpenAI para transformar instrucciones en lenguaje natural en flujos de trabajo accionables. Proporciona un sistema de plugins flexible para integrar API externas, comandos shell y rutinas de procesamiento de datos. El framework mantiene el historial de conversación y el contexto en memoria, permitiendo tareas largas y de múltiples pasos. Con una interfaz CLI y soporte para Docker, OCO-Agent acelera la creación de prototipos y el despliegue de asistentes inteligentes para operaciones, análisis y productividad de desarrolladores.

TinyAgent proporciona un marco ligero para orquestar tareas complejas con modelos GPT de OpenAI. Los desarrolladores instalan mediante pip, configuran una clave API, definen herramientas o plugins, y utilizan un contexto en memoria para mantener conversaciones de múltiples pasos. TinyAgent soporta encadenar tareas, integrar APIs externas y persistir memorias de usuario o sistema. Su API simple en Python te permite prototipar flujos de trabajo de análisis de datos autónomos, chatbots de atención al cliente, asistentes de generación de código u otros casos que requieran un agente inteligente y con estado. La biblioteca permanece completamente de código abierto, extensible y multiplataforma.