Este marco permite a los usuarios diseñar, configurar y desplegar múltiples agentes de IA que se comunican mediante mensajes JSON a través de un orquestador central. Cada agente puede tener diferentes roles, instrucciones y módulos de memoria, y puedes integrar cualquier proveedor de LLM implementando una interfaz de proveedor. El sistema admite historial de conversaciones persistente, enrutamiento dinámico y extensiones modulares. Ideal para simular debates, automatizar flujos de soporte al cliente o coordinar generación de documentos de múltiples pasos. Funciona en Python con soporte para Docker para implementaciones en contenedores.

Taiga es un marco de IA de código abierto basado en Python diseñado para agilizar la creación, orquestación y despliegue de agentes autónomos con grandes modelos de lenguaje (LLM). El marco incluye un sistema de plugins flexible para integrar herramientas personalizadas y APIs externas, un módulo de memoria configurable para gestionar el contexto conversacional a corto y largo plazo, y un mecanismo de encadenamiento de tareas para secuenciar flujos de trabajo de múltiples pasos. Taiga también ofrece registro integrado, métricas y manejo de errores para preparación en producción. Los desarrolladores pueden crear rápidamente agentes con plantillas, ampliar funciones vía SDK y desplegar en múltiples plataformas. Al abstraer la lógica compleja de orquestación, Taiga permite a los equipos centrarse en construir asistentes inteligentes que investigan, planifican y ejecutan acciones sin intervención manual.

DocumentAI-Backend es un marco backend liviano que automatiza la extracción de texto, campos de formulario y datos estructurados de documentos. Ofrece puntos finales API REST para subir PDFs o imágenes, procesarlos mediante Google Document AI con fallback OCR, y devolver resultados analizados en JSON. Construido con Python, FastAPI y Docker, permite una integración rápida en sistemas existentes, despliegues escalables y personalización mediante pipelines y middleware configurables.