LLMFlow proporciona una forma declarativa de diseñar, probar y desplegar flujos de trabajo complejos de modelos de lenguaje. Los desarrolladores crean Nodos que representan indicaciones o acciones, y luego los encadenan en Flujos que pueden ramificarse según condiciones o resultados de herramientas externas. La gestión de memoria incorporada rastrea el contexto entre pasos, mientras que los adaptadores permiten una integración sin problemas con OpenAI, Hugging Face y otros. La funcionalidad puede extenderse mediante plugins para herramientas o fuentes de datos personalizadas. Ejecuta Flujos localmente, en contenedores o como funciones sin servidor. Casos de uso: creación de agentes conversacionales, generación automatizada de informes y pipelines de extracción de datos, todo con ejecución transparente y registro.

NaturalAgents es una biblioteca de Python de código abierto diseñada para agilizar la creación y despliegue de agentes impulsados por LLM. Proporciona módulos para gestión de memoria, seguimiento de contexto e integración de herramientas, permitiendo que los agentes almacenen y recuperen información durante sesiones prolongadas. Un planificador jerárquico coordina razonamiento y acciones de múltiples pasos, mientras que un sistema de extensiones soporta plugins personalizados y llamadas a API externas. La registro y análisis integrados permiten a los desarrolladores monitorear el rendimiento de los agentes y depurar los flujos de trabajo. NaturalAgents soporta ejecuciones tanto sincrónicas como asincrónicas, haciéndolo flexible para casos interactivos y canalizaciones automatizadas.