Eunomia emplea un enfoque basado en la configuración para orquestar agentes IA. A través de YAML, los usuarios definen roles del agente, plantillas de prompts, integraciones de herramientas, almacenamientos de memoria y lógica condicional. El marco soporta herramientas síncronas/asíncronas, generación aumentada por recuperación y encadenamiento de pensamientos. Un sistema de plugins extensible permite herramientas personalizadas, backends de memoria y integraciones de registro. La CLI de Eunomia crea la estructura del proyecto, valida configuraciones y ejecuta los agentes localmente o en entornos en la nube. Esto facilita a los equipos prototipar rápidamente, iterar flujos conversacionales y mantener soluciones de agentes sin mucho desarrollo personalizado.

AgentFarm proporciona un marco completo para coordinar diversos agentes de IA en un sistema unificado. Los usuarios pueden programar comportamientos especializados de agentes en Python, asignar roles (gestor, trabajador, analizador) y crear colas de tareas para procesamiento en paralelo. Se integra perfectamente con los principales servicios LLM (OpenAI, Azure OpenAI), permitiendo enrutamiento dinámico de prompts y selección de modelos. El panel de control integrado rastrea el estado de los agentes, registra interacciones y visualiza el rendimiento del flujo de trabajo. Con plugins modulares para APIs personalizadas, los desarrolladores pueden ampliar funcionalidades, automatizar manejo de errores y monitorear la utilización de recursos. Ideal para desplegar pipelines de múltiples etapas, AgentFarm mejora la fiabilidad, escalabilidad y mantenibilidad en automatización impulsada por IA.