Agentic Shared Memory proporciona una solución robusta para gestionar datos contextuales en entornos multiagente impulsados por IA. Aprovechando embeddings vectoriales y estructuras de datos eficientes, almacena observaciones, decisiones y transiciones de estado de los agentes, permitiendo una recuperación y actualización sin fisuras del contexto. Los agentes pueden consultar la memoria compartida para acceder a interacciones pasadas o conocimientos globales, fomentando un comportamiento coherente y la resolución colaborativa de problemas. La biblioteca soporta integración plug-and-play con frameworks de IA populares como LangChain o coordinadores de agentes personalizados, ofreciendo estrategias de retención personalizables, ventanas de contexto y funciones de búsqueda. Al abstraer la gestión de la memoria, los desarrolladores pueden centrarse en la lógica del agente y garantizar una gestión escalable y coherente de la memoria en implementaciones distribuidas o centralizadas. Esto mejora el rendimiento del sistema, reduce cálculos redundantes y aumenta la inteligencia de los agentes con el tiempo.

AgentsFlow abstrae cada agente de IA como un nodo en un grafo dirigido, permitiendo a los desarrolladores diseñar visual y programáticamente pipelines complejos. Cada nodo puede representar una llamada a LLM, una tarea de preprocesamiento de datos o lógica de decisión, y puede conectarse para activar acciones subsecuentes según salidas o condiciones. El marco soporta bifurcaciones, bucles y ejecución paralela, con manejo de errores, reintentos y controles de tiempo de espera integrados. AgentsFlow se integra con los principales proveedores de LLM, modelos personalizados y APIs externas. Su tablero de monitoreo ofrece registros en tiempo real, métricas y visualización de flujo, facilitando la depuración y optimización. Con un sistema de plugins y API REST, AgentsFlow puede extenderse e integrarse en pipelines CI/CD, servicios en la nube o aplicaciones personalizadas, haciéndolo ideal para flujos de trabajo AI escalables y de producción.

Eunomia emplea un enfoque basado en la configuración para orquestar agentes IA. A través de YAML, los usuarios definen roles del agente, plantillas de prompts, integraciones de herramientas, almacenamientos de memoria y lógica condicional. El marco soporta herramientas síncronas/asíncronas, generación aumentada por recuperación y encadenamiento de pensamientos. Un sistema de plugins extensible permite herramientas personalizadas, backends de memoria y integraciones de registro. La CLI de Eunomia crea la estructura del proyecto, valida configuraciones y ejecuta los agentes localmente o en entornos en la nube. Esto facilita a los equipos prototipar rápidamente, iterar flujos conversacionales y mantener soluciones de agentes sin mucho desarrollo personalizado.

GPTMe proporciona una plataforma robusta para orquestar agentes IA que mantienen el contexto de la conversación, integran herramientas externas y exponen una API coherente. Los desarrolladores instalan un paquete ligero de Python, definen agentes con backends de memoria plug-and-play, registran herramientas personalizadas (por ejemplo, búsqueda web, consultas a bases de datos, operaciones con archivos), y lanzan un servicio local o en la nube. GPTMe gestiona el seguimiento de sesiones, razonamiento en múltiples pasos, plantillas de prompts y cambio de modelos, entregando asistentes listos para producción para atención al cliente, productividad, análisis de datos, y más.