LangGraph-Swift proporciona una DSL basada en gráficos para construir flujos de trabajo en IA enlazando nodos que representan acciones como consultas a LLM, operaciones de recuperación, llamadas a herramientas y gestión de memoria. Cada nodo es seguro en tipos y puede conectarse para definir el orden de ejecución. El framework soporta adaptadores para servicios LLM populares como OpenAI, Azure y Anthropic, así como integraciones personalizadas de herramientas para llamadas a APIs o funciones. Incluye módulos de memoria integrados para mantener el contexto en sesiones, herramientas de depuración y visualización, y soporte multiplataforma para iOS, macOS y Linux. Los desarrolladores pueden extender los nodos con lógica personalizada, permitiendo prototipos rápidos de chatbots, procesadores de documentos y agentes autónomos en Swift nativo.
Características principales de LangGraph-Swift
Pipelines componibles basadas en grafos
Integración de LLM vía adaptadores
Módulos de memoria para contexto
Integraciones de herramientas y APIs
DSL segura en tipos en Swift
Utilidades de depuración y visualización
Pros y Contras de LangGraph-Swift
Desventajas
Limitado al entorno del lenguaje Swift.
La documentación y el soporte comunitario parecen mínimos.
No hay información explícita sobre el estado de código abierto o mantenimiento activo.
Ventajas
Permite una visualización avanzada de las construcciones del modelo de lenguaje.
Facilita representaciones complejas de datos lingüísticos.
Diseñado específicamente para desarrolladores Swift, integrándose bien en el ecosistema de Apple.
Soporta tareas de procesamiento de lenguaje natural a través de representación basada en grafos.
LLM Functions proporciona un marco sencillo para conectar las respuestas de grandes modelos lingüísticos con la ejecución real del código. Defina funciones mediante esquemas JSON, regístrelas en la biblioteca, y el LLM devolverá llamadas estructuradas a funciones cuando corresponda. La biblioteca analiza esas respuestas, valida los parámetros y llama al manejador correcto. Soporta callbacks síncronos y asíncronos, manejo de errores personalizado y extensiones de plugins, lo que la hace ideal para aplicaciones que requieren búsqueda dinámica de datos, llamadas API externas o lógica empresarial compleja en conversaciones impulsadas por IA.
Un marco de trabajo de código abierto en Google Cloud que ofrece plantillas y muestras para construir agentes conversacionales con memoria, planificación e integraciones API.
Agent Starter Pack es un kit de herramientas para desarrolladores que crea agentes inteligentes e interactivos en Google Cloud. Ofrece plantillas en Node.js y Python para gestionar flujos de conversación, mantener memoria a largo plazo y realizar invocaciones de herramientas y APIs. Construido sobre Vertex AI y Cloud Functions o Cloud Run, soporta planificación en múltiples pasos, enrutamiento dinámico, observabilidad y registro. Los desarrolladores pueden ampliar conectores para servicios personalizados, construir asistentes específicos de dominio y desplegar agentes escalables en minutos.