GRASP ofrece un pipeline estructurado para construir agentes IA en entornos TypeScript o JavaScript. En su núcleo, los desarrolladores definen agentes registrando un conjunto de herramientas—funciones o conectores API externos—y especificando plantillas de prompts que guían el comportamiento del agente. Los módulos de memoria integrados permiten a los agentes almacenar y recuperar información contextual, posibilitando conversaciones de múltiples turnos con estado persistente. El componente de planificación orquesta la selección y ejecución de herramientas según la entrada del usuario, mientras que la capa de ejecución gestiona las llamadas API y el procesamiento de resultados. El sistema de plugins de GRASP soporta extensiones personalizadas, como generación aumentada por recuperación (RAG), programación de tareas y registro. Su diseño modular permite a los equipos elegir solo los componentes que necesitan, facilitando la integración con sistemas y servicios existentes para chatbots, asistentes virtuales y flujos de trabajo automatizados.

En su núcleo, Memary proporciona un sistema modular de gestión de memoria adaptado a agentes de modelos lingüísticos grandes. Al abstraer las interacciones de memoria a través de una API común, soporta múltiples backends, incluyendo diccionarios en memoria, Redis para caché distribuido y almacenes vectoriales como Pinecone o FAISS para búsqueda semántica. Los usuarios pueden definir memorias basadas en esquemas (episódicas, semánticas o a largo plazo) y aprovechar modelos de embeddings para rellenar automáticamente los almacenes vectoriales. Las funciones de recuperación permiten recordar memoria relevante durante las conversaciones, mejorando las respuestas del agente con interacciones pasadas o datos específicos del dominio. Diseñado para la extensibilidad, Memary puede integrar backends y funciones de embedding personalizadas, siendo ideal para desarrollar aplicaciones IA robustas y con estado, como asistentes virtuales, bots de atención al cliente y herramientas de investigación que requieren conocimiento persistente a lo largo del tiempo.

Agenite es un framework de agentes IA centrado en Python, diseñado para agilizar la creación, orquestación y gestión de agentes autónomos. Ofrece componentes modulares como almacenes de memoria, planificadores de tareas y canales de comunicación basados en eventos, permitiendo a los desarrolladores construir agentes capaces de interacciones con estado, razonamiento en múltiples pasos y flujos de trabajo asíncronos. La plataforma proporciona adaptadores para conectar con APIs externas, bases de datos y colas de mensajes, mientras que su arquitectura plug-and-play soporta módulos personalizados para procesamiento de lenguaje natural, recuperación de datos y toma de decisiones. Con backends de almacenamiento integrados para Redis, SQL y cachés en memoria, Agenite garantiza un estado persistente del agente y permite despliegues escalables. También incluye una interfaz de línea de comandos y un servidor JSON-RPC para control remoto, facilitando la integración en pipelines CI/CD y paneles de monitoreo en tiempo real.

HexaBot está diseñado para simplificar el desarrollo y despliegue de agentes autónomos inteligentes. Ofrece flujos de trabajo modulares que descomponen tareas complejas en pasos manejables, además de almacenes de memoria persistente para mantener el contexto entre sesiones. Los desarrolladores pueden conectar los agentes con APIs externas, bases de datos y servicios de terceros mediante un ecosistema de plugins. La monitorización en tiempo real y el registro permiten visibilidad del comportamiento del agente, mientras que los SDKs para Python y JavaScript facilitan la integración rápida en aplicaciones existentes. La infraestructura escalable de HexaBot soporta alta concurrencia y despliegues versionados para un uso confiable en producción.