enhance_llm proporciona un marco modular para orquestar las llamadas a grandes modelos de lenguaje en secuencias definidas, permitiendo a los desarrolladores enlazar prompts, integrar herramientas o APIs externas, gestionar el contexto conversacional e implementar lógica condicional. Soporta múltiples proveedores LLM, plantillas de prompts personalizadas, ejecución asíncrona, manejo de errores y gestión de memoria. Al abstraer la interacción con LLM, enhance_llm simplifica el desarrollo de aplicaciones similares a agentes, como asistentes automáticos, bots de procesamiento de datos y sistemas de razonamiento de múltiples pasos, facilitando la construcción, depuración y ampliación de flujos de trabajo sofisticados.

Agentic Kernel ofrece una arquitectura desacoplada para construir agentes de IA combinando componentes reutilizables. Los desarrolladores pueden definir pipelines de planificación para desglosar metas, configurar memorias a corto y largo plazo usando incrustaciones o backends basados en archivos, y registrar herramientas o APIs externas para la ejecución de acciones. El framework soporta selección dinámica de herramientas, ciclos de reflexión del agente y planificación integrada para gestionar flujos de trabajo. Su diseño modular es compatible con cualquier proveedor de LLM y componentes personalizados, permitiendo casos de uso como asistentes conversacionales, agentes de investigación automatizada y bots de procesamiento de datos. Con registro transparente, gestión de estado y fácil integración, Agentic Kernel acelera el desarrollo asegurando mantenibilidad y escalabilidad en aplicaciones basadas en IA.

El módulo Terraform AI Agent proporciona una configuración reutilizable que automatiza el aprovisionamiento completo de un backend de agente IA. Crea un VPC de AWS, roles IAM con políticas de privilegios mínimos, funciones Lambda conectadas a APIs de OpenAI o modelos personalizados, interfaces REST de API Gateway y Step Functions opcionales para la orquestación de flujos de trabajo. Los usuarios pueden personalizar variables de entorno, configuraciones de escalado, registros y monitoreo. El módulo abstrae la configuración compleja de la nube en entradas simples, permitiendo un despliegue rápido, coherente y seguro de agentes de IA conversacionales, automatización de tareas o bots de procesamiento de datos en minutos.