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.

Inngest AgentKit ofrece un marco completo para desarrollar agentes AI dentro de un entorno Node.js. Aprovecha la arquitectura impulsada por eventos de Inngest para activar flujos de trabajo de agentes en base a eventos externos como solicitudes HTTP, tareas programadas o llamadas webhook. El kit incluye utilidades de renderizado de plantillas para crear respuestas dinámicas, gestión de estado integrada para mantener el contexto durante las sesiones, y una integración sin fisuras con APIs externas y modelos de lenguaje. Los agentes pueden transmitir respuestas parciales en tiempo real, gestionar lógica compleja y orquestar procesos de múltiples pasos con manejo de errores y reintentos. Al abstraer la infraestructura y las preocupaciones de flujo de trabajo, AgentKit permite a los desarrolladores centrarse en diseñar comportamientos inteligentes, reduciendo código repetitivo y acelerando el despliegue de asistentes conversacionales, pipelines de procesamiento de datos y bots de automatización.