IpyBox integra un panel interactivo en Jupyter notebooks, impulsado por los modelos GPT de OpenAI. Los usuarios pueden chatear con un asistente IA, solicitar generación de código y hacer que el código generado se ejecute automáticamente en el núcleo del notebook. El widget soporta conciencia del contexto capturando el entorno actual del notebook, incluyendo variables y módulos importados, para generar sugerencias pertinentes. Los usuarios pueden inspeccionar valores de variables, refinar prompts y gestionar el historial de conversaciones directamente en el widget. Los ajustes personalizables permiten configurar parámetros del modelo, limitar las respuestas y definir comportamientos de ejecución. IpyBox simplifica el análisis exploratorio de datos y el prototipado rápido mediante la fusión de IA conversacional y evaluación en vivo de código, ideal para científicos de datos, investigadores y educadores que buscan asistencia de codificación basada en IA.

Chipper es una biblioteca de componentes React de código abierto diseñada para simplificar la creación de interfaces conversacionales impulsadas por grandes modelos de lenguaje. Ofrece streaming en tiempo real de respuestas IA, gestión integrada del contexto e historial, soporte para múltiples agentes en un solo chat, adjuntos de archivos y personalización de temas. Los desarrolladores pueden integrar cualquier backend LLM mediante props sencillas, ampliar con plugins y aplicar estilos usando CSS-in-JS para una marca coherente y diseños receptivos.

Crayon permite a los desarrolladores construir agentes IA autónomos en JavaScript/Node.js que pueden llamar a APIs externas, mantener historial de conversación, planificar tareas en múltiples pasos y manejar procesos asíncronos. En su núcleo, Crayon implementa un ciclo de planificación-ejecución que descompone objetivos de alto nivel en acciones discretas, se integra con kits de herramientas personalizadas y utiliza módulos de memoria para almacenar y recordar información a través de sesiones. El framework soporta múltiples backend de memoria, integración de herramientas mediante plugins y un registro completo para depuración. Los desarrolladores pueden configurar el comportamiento del agente mediante prompts y pipelines basados en YAML, permitiendo flujos de trabajo complejos como scraping de datos, generación de informes y chatbots interactivos. La arquitectura de Crayon fomenta la extensibilidad, permitiendo a los equipos integrar herramientas específicas de dominio y adaptar los agentes a requerimientos empresariales únicos.