Serena está diseñada para automatizar flujos de trabajo complejos a través de una planificación y ejecución autónoma. Interactúa con motores de búsqueda web, bases de datos y APIs para recopilar información, resume resultados y realiza tareas según los objetivos definidos por el usuario. Construida como una biblioteca de Python, Serena mantiene el estado en sesiones, carga plugins de manera dinámica para capacidades extendidas y utiliza grandes modelos de lenguaje para generar planes estructurados. Los desarrolladores pueden personalizar la integración de herramientas para ejecución de código, gestión de archivos y análisis, haciendo de Serena un marco versátil para investigación, procesamiento de datos, generación de contenido y más.

mcp-agent-graph ofrece una capa de orquestación basada en grafos para agentes de IA, permitiendo a los desarrolladores mapear flujos de trabajo complejos en múltiples pasos como grafos dirigidos. Cada nodo del grafo corresponde a una tarea o función de agente, capturando entradas, salidas y dependencias. Las aristas definen el flujo de datos entre agentes, asegurando el orden correcto de ejecución. El motor soporta modos de ejecución secuencial y paralelo, resolución automática de dependencias y se integra con funciones Python personalizadas o servicios externos. La visualización integrada permite inspeccionar la topología del grafo y depurar los flujos de trabajo. Este marco agiliza el desarrollo de sistemas modulares y escalables de múltiples agentes para procesamiento de datos, flujos de trabajo en lenguaje natural o pipelines combinados de modelos de IA.

LangChain es un marco enfocado en desarrolladores diseñado para simplificar la creación de agentes IA inteligentes y aplicaciones. Proporciona abstracciones para cadenas de llamadas a LLM, comportamiento agentico con integración de herramientas, gestión de memoria para persistencia del contexto y plantillas de prompts personalizables. Con soporte incorporado para cargadores de documentos, almacenes vectoriales y diversos proveedores de modelos, LangChain permite construir pipelines de generación aumentada por recuperación, agentes autónomos y asistentes conversacionales que pueden interactuar con APIs, bases de datos y sistemas externos en un flujo de trabajo unificado.