Solana AI Agent Multimodal a través de Web3.js. El agente firma automáticamente las transacciones usando un par de claves del portafolio configurado, las envía a un endpoint RPC de Solana y supervisa las confirmaciones. Su arquitectura modular permite extensiones fáciles con plantillas de solicitudes personalizadas, cadenas y constructores de instrucciones, habilitando casos de uso como acuñación automática de NFT, intercambios de tokens, bots de gestión de billeteras y más.

Cerebellum ofrece una plataforma modular donde los desarrolladores definen agentes usando planes declarativos compuestos por pasos secuenciales o llamadas a herramientas. Cada plan puede llamar a herramientas integradas o personalizadas, como conectores API, recuperadores o procesadores de datos, a través de una interfaz unificada. Los módulos de memoria permiten a los agentes almacenar, recuperar y olvidar información entre sesiones, habilitando interacciones contextuales y con estado. Se integra con modelos de gran tamaño populares (OpenAI, Hugging Face), soporta el registro de herramientas personalizadas y cuenta con un motor de ejecución basado en eventos para control en tiempo real. Con registros, manejo de errores y hooks de plugins, Cerebellum aumenta la productividad y facilita el desarrollo rápido de agentes para automatización, asistentes virtuales y aplicaciones de investigación.

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.