Rawr Agent es un framework modular y de código abierto en Python que permite a los desarrolladores construir agentes AI autónomos mediante la orquestación de flujos de trabajo complejos de interacciones con LLM. Basado en LangChain, permite definir secuencias de tareas a través de configuraciones en YAML o código Python, integrando herramientas como API web, consultas a bases de datos y scripts personalizados. Incluye componentes de memoria para almacenar historial conversacional y embeddings vectoriales, mecanismos de caché para optimizar llamadas repetidas y una gestión robusta de registros y errores para monitorizar el comportamiento del agente. Su arquitectura extensible permite agregar herramientas y adaptadores personalizados, siendo adecuado para tareas como investigación automatizada, análisis de datos, generación de informes y chatbots interactivos. Con una API sencilla, los equipos pueden prototipar y desplegar rápidamente agentes inteligentes para diversas aplicaciones.

DB-conv es una biblioteca ligera de Python diseñada para habilitar IA conversacional sobre bases de datos SQL. Tras la instalación, los desarrolladores la configuran con detalles de conexión a la base de datos y credenciales del proveedor LLM. DB-conv maneja la inspección del esquema, construye SQL optimizado a partir de indicaciones del usuario, ejecuta consultas y devuelve resultados en tablas o gráficos. Soporta múltiples motores de bases de datos, caché, registro de consultas y plantillas de prompts personalizadas. Al abstraer la ingeniería de prompts y la generación de SQL, DB-conv simplifica la creación de chatbots, asistentes de voz o interfaces web para explorar datos de forma autónoma.