scenario-go funciona como un marco robusto para construir agentes de IA en Go permitiendo a los desarrolladores crear definiciones de escenarios que especifiquen interacciones paso a paso con modelos de lenguaje grandes. Cada escenario puede incorporar plantillas de prompts, funciones personalizadas y almacenamiento de memoria para mantener el estado de la conversación en múltiples turnos. La caja de herramientas se integra con los principales proveedores de LLM vía APIs RESTful, permitiendo ciclos dinámicos de entrada y salida y ramificaciones condicionales basadas en respuestas de IA. Con registro de logs y manejo de errores integrados, scenario-go simplifica el depurado y la monitorización de flujos de trabajo de IA. Los desarrolladores pueden componer componentes de escenarios reutilizables, encadenar varias tareas de IA y extender la funcionalidad mediante plugins. El resultado es una experiencia de desarrollo optimizada para construir chatbots, pipelines de extracción de datos, asistentes virtuales y agentes de soporte al cliente totalmente en Go.

Wizard Language es un lenguaje de dominio específico declarativo construido sobre TypeScript para crear asistentes de IA como asistentes de mándalas de hechizos. Los desarrolladores definen pasos impulsados por intención, solicitudes, invocaciones de herramientas, almacenes de memoria y lógica de ramificación en un DSL conciso. Internamente, Wizard Language compila estas definiciones en llamadas orquestadas a LLM, gestionando contexto, flujos asíncronos y manejo de errores. Acelera la creación de prototipos de chatbots, asistentes de recuperación de datos y flujos de trabajo automatizados abstraiendo la ingeniería de solicitudes y la gestión de estado en componentes reutilizables.

AgentMesh proporciona una infraestructura modular para que los desarrolladores creen redes de agentes IA, cada uno enfocado en una tarea o dominio específicos. Los agentes pueden ser descubiertos y registrados dinámicamente en tiempo de ejecución, intercambiar mensajes de manera asíncrona y seguir reglas de enrutamiento configurables. El framework gestiona reintentos, respaldos y recuperación ante errores, permitiendo tuberías multi-agente para procesamiento de datos, apoyo en decisiones o casos de uso conversacionales. Se integra fácilmente con LLM existentes y modelos personalizados mediante una interfaz de plugins sencilla.

AI Agents with LangGraph aprovecha una representación gráfica para definir relaciones y comunicaciones entre agentes de IA autónomos. Cada nodo representa un agente o una herramienta, permitiendo la descomposición de tareas, personalización de prompts y enrutamiento dinámico de acciones. El marco se integra perfectamente con LLMs populares y soporta funciones de herramientas personalizadas, almacenes de memoria y registros para depuración. Los desarrolladores pueden prototipar flujos complejos, automatizar procesos de múltiples pasos y experimentar con interacciones colaborativas entre agentes con solo unas líneas de código Python.

AtomicAgent proporciona un marco estructurado para definir, componer y ejecutar tareas de agentes de IA. Los módulos principales incluyen un registro de herramientas para registrar e invocar servicios externos, un gestor de memoria para persistir el contexto conversacional o de tarea, y un motor de orquestación que dirige las interacciones con LLM paso a paso. Los desarrolladores pueden definir herramientas reutilizables, configurar lógica de decisión y aprovechar la ejecución asíncrona para tareas de larga duración. El diseño modular de AtomicAgent fomenta el mantenimiento, la testabilidad y una rápida iteración de flujos de trabajo complejos impulsados por IA, desde chatbots hasta pipelines de procesamiento de datos.

Council proporciona un entorno estructurado para diseñar agentes de IA definiendo roles, encadenando tareas e integrando herramientas o APIs externas. Los usuarios pueden configurar almacenes de memoria, gestionar el estado del agente e implementar canalizaciones de razonamiento personalizadas. La arquitectura de plugins de Council permite una integración sencilla con servicios de NLP, fuentes de datos y herramientas de terceros, permitiéndote prototipar rápidamente y desplegar sistemas de múltiples agentes que coordinan para realizar tareas complejas de manera confiable.

Exo es un framework centrado en el desarrollador que permite crear agentes impulsados por IA capaces de comunicarse con los usuarios, invocar APIs externas y preservar el contexto conversacional. En su núcleo, Exo utiliza definiciones de TypeScript para describir herramientas, capas de memoria y gestión de diálogos. Los usuarios pueden registrar acciones personalizadas para tareas como recuperación de datos, programación o orquestación de APIs. El framework gestiona automáticamente plantillas de prompts, enrutamiento de mensajes y manejo de errores. El módulo de memoria de Exo puede almacenar y recordar información específica del usuario a través de sesiones. Los desarrolladores despliegan agentes en entornos Node.js o sin servidor con configuración mínima. Exo también soporta middleware para registro, autenticación y métricas. Su diseño modular asegura que los componentes puedan reutilizarse entre múltiples agentes, acelerando el desarrollo y reduciendo redundancias.

Modus es un framework enfocado en desarrolladores que simplifica la creación de agentes de IA proporcionando componentes básicos para la integración de LLM, almacenamiento de memoria y orquestación de herramientas. Admite bibliotecas de herramientas basadas en plugins, permitiendo que los agentes realicen tareas como recuperación de datos, análisis y ejecución de acciones. Con módulos de memoria integrados, los agentes pueden mantener el contexto de conversación y aprender durante las interacciones. Su arquitectura extensible acelera el desarrollo y despliegue de IA en diversas aplicaciones.

FastMCP es un framework de código abierto en Python para construir servidores y clientes MCP (Protocolo de Contexto del Modelo) que habilitan a los LLM con herramientas externas, fuentes de datos y peticiones personalizadas. Los desarrolladores definen clases de herramientas y manejadores de recursos en Python, los registran en el servidor FastMCP y los despliegan usando protocolos de transporte como HTTP, STDIO o SSE. La biblioteca cliente ofrece una interfaz asíncrona para interactuar con cualquier servidor MCP, facilitando la integración fluida de agentes AI en aplicaciones.