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.

AgentForge proporciona un entorno estructurado para definir, combinar y orquestar habilidades de IA individuales en agentes autónomos coherentes. Soporta memoria de conversación para retener contexto, integración de plugins para servicios externos, comunicación entre múltiples agentes, programación de tareas y manejo de errores. Los desarrolladores pueden configurar manejadores personalizados de habilidades, aprovechar módulos integrados para comprensión del lenguaje natural y conectarse con grandes modelos de lenguaje (LLMs) como la serie GPT de OpenAI. El diseño modular de AgentForge acelera los ciclos de desarrollo, facilita las pruebas y simplifica el despliegue de chatbots, asistentes virtuales, agentes de análisis de datos y bots de automatización específicos de dominio.

AIGC Agents es un marco modular de código abierto diseñado para simplificar la creación y despliegue de asistentes de viaje inteligentes. Ofrece componentes preconstruidos para comprensión en lenguaje natural, planificación de itinerarios, integración de búsqueda de vuelos y hoteles, y orquestación multiagente. Los desarrolladores pueden personalizar los prompts, definir interfaces de herramientas y ampliar funcionalidad con nuevas APIs. El marco soporta pipelines en Python, endpoints RESTful y despliegue en contenedores, haciéndolo adecuado tanto para prototipos como para producción. Con manejo de errores integrado, registro y gestión segura de claves, AIGC Agents acelera el desarrollo de aplicaciones de chat IA robustas y centradas en los viajes.

Spring AI ofrece un marco completo para aplicaciones Java y Spring Boot para interactuar con modelos de lenguaje y servicios de IA. Cuenta con interfaces cliente estandarizadas para completaciones de chat y texto, generación de embeddings y llamadas a funciones. Los desarrolladores pueden configurar proveedores fácilmente, personalizar solicitudes, transmitir resultados de manera reactiva y conectar en pipelines aumentados por recuperación. Con soporte integrado para abstracciones de modelos, manejo de errores y métricas, Spring AI simplifica la construcción, prueba y despliegue de agentes IA avanzados y experiencias conversacionales en aplicaciones empresariales.

LlamaIndex Supervisor es un marco de trabajo en Python dirigido a desarrolladores para crear, ejecutar y monitorear agentes de IA construidos sobre LlamaIndex. Proporciona herramientas para definir flujos de trabajo como nodos — como recuperación, resumen y procesamiento personalizado — y conectarlos en gráficos dirigidos. Supervisor supervisa cada paso, valida salidas contra esquemas, reintenta en errores y registra métricas. Esto asegura pipelines robustos y repetibles para tareas como generación con recuperación augmentada, QA de documentos y extracción de datos en diversos conjuntos de datos.

Pydantic AI Agent ofrece una forma estructurada y segura en tipos para diseñar agentes impulsados por IA aprovechando las capacidades de validación y modelado de Pydantic. Los desarrolladores definen las configuraciones del agente como clases Pydantic, especificando esquemas de entrada, plantillas de indicaciones y interfaces de herramientas. El marco se integra perfectamente con APIs de LLM como OpenAI, permitiendo a los agentes ejecutar funciones definidas por el usuario, procesar respuestas de LLM y mantener el estado del flujo de trabajo. Soporta encadenar múltiples pasos de razonamiento, personalizar indicaciones y manejar automáticamente errores de validación. Combinando validación de datos con lógica modular del agente, Pydantic AI Agent simplifica el desarrollo de chatbots, scripts de automatización y asistentes de IA personalizados. Su arquitectura extensible permite integrar nuevas herramientas y adaptadores, facilitando un prototipado rápido y un despliegue confiable de agentes de IA en diversas aplicaciones de Python.

AgentSmith es un marco modular de orquestación de agentes en Python que permite a los desarrolladores definir, configurar y ejecutar múltiples agentes de IA colaborativamente. A cada agente se le pueden asignar roles especializados como investigador, planificador, codificador o revisador, y comunicarse mediante un bus de mensajes interno. AgentSmith soporta gestión de memoria con almacenes vectoriales como FAISS o Pinecone, descomposición de tareas en subtareas y supervisión automática para garantizar el cumplimiento de objetivos. Los agentes y los pipelines se configuran mediante archivos YAML legibles por humanos, y el marco se integra a la perfección con las APIs de OpenAI y con modelos LLM personalizados. Incluye registro, supervisión y manejo de errores integrados, lo que lo hace ideal para automatizar flujos de trabajo de desarrollo de software, análisis de datos y sistemas de soporte a decisiones.