NPI.ai proporciona una plataforma completa donde los usuarios pueden diseñar gráficamente agentes de IA mediante módulos de arrastrar y soltar. Cada agente está compuesto por componentes como indicaciones del modelo de lenguaje, llamadas a funciones, lógica de decisión y vectores de memoria. La plataforma admite integración con APIs, bases de datos y servicios de terceros. Los agentes pueden mantener el contexto a través de capas de memoria incorporadas, permitiéndoles participar en conversaciones de múltiples turnos, recuperar interacciones pasadas y realizar razonamiento dinámico. NPI.ai incluye control de versiones, entornos de prueba y pipelines de despliegue, facilitando la iteración y el lanzamiento de agentes en producción. Con registros y monitoreo en tiempo real, los equipos obtienen insights sobre el rendimiento de los agentes y las interacciones con los usuarios, lo que favorece mejoras continuas y garantiza fiabilidad a gran escala.

El SDK de JavaScript de Azure AI Agents es un marco cliente y un repositorio de código de ejemplos que permite a los desarrolladores construir, personalizar y orquestar agentes de IA utilizando Azure OpenAI y otros servicios cognitivos. Soporta chat de múltiples turnos, generación aumentada por recuperación, llamadas a funciones y integración con herramientas y APIs externas. Los desarrolladores pueden gestionar los flujos de trabajo de los agentes, manejar la memoria y ampliar capacidades mediante plugins. Los patrones de ejemplo incluyen bots de preguntas y respuestas de bases de conocimientos, ejecutores de tareas autónomas y asistentes conversacionales, facilitando la creación de prototipos y despliegue de soluciones inteligentes.

Real-Agents está diseñado para simplificar la creación y orquestación de agentes impulsados por IA que pueden realizar tareas complejas de manera autónoma. Construido en Python y compatible con los principales modelos de lenguaje grande, el marco presenta un diseño modular que comprende componentes centrales para la comprensión del lenguaje, razonamiento, almacenamiento de memoria y ejecución de herramientas. Los desarrolladores pueden integrar rápidamente servicios externos como APIs web, bases de datos y funciones personalizadas para ampliar las capacidades del agente. Real-Agents soporta mecanismos de memoria para mantener el contexto a través de las interacciones, permitiendo conversaciones de múltiples turnos y flujos de trabajo de larga duración. La plataforma también incluye utilidades para registro, depuración y escalado de agentes en entornos de producción. Al abstraer detalles de bajo nivel, Real-Agents optimiza el ciclo de desarrollo, permitiendo que los equipos se concentren en la lógica específica de tareas y entreguen soluciones automatizadas potentes.

VillagerAgent proporciona un conjunto completo de herramientas para construir agentes de IA que aprovechan grandes modelos de lenguaje. En su núcleo, los desarrolladores definen interfaces modulares de herramientas como búsqueda web, recuperación de datos o APIs personalizadas. El marco gestiona la memoria del agente almacenando el contexto de la conversación, hechos y estado de la sesión para interacciones multi-turno sin fisuras. Un sistema flexible de plantillas para prompts asegura mensajes coherentes y control del comportamiento. Funciones avanzadas incluyen coordinar múltiples agentes para colaborar en tareas y programar operaciones en segundo plano. Escrito en Python, VillagerAgent soporta una instalación sencilla mediante pip e integra con proveedores populares de LLM. Ya sea construyendo bots de soporte al cliente, asistentes de investigación o herramientas de automatización de workflows, VillagerAgent facilita el diseño, prueba y despliegue de agentes inteligentes.