Tiny-OAI-MCP-Agent proporciona una arquitectura de agente pequeña y extensible basada en la API de OpenAI. Implementa un ciclo de proceso multi-cognitivo (MCP) para razonamiento, memoria y uso de herramientas. Tú defines herramientas (APIs, operaciones en archivos, ejecución de código), y el agente planifica tareas, recuerda contexto, invoca herramientas y itera en los resultados. Esta base de código minimalista permite a los desarrolladores experimentar con flujos de trabajo autónomos, heurísticas personalizadas y patrones avanzados de prompt, gestionando automáticamente llamadas API, gestión de estado y recuperación de errores.

LLM Coordination es un marco enfocado en desarrolladores que orquesta interacciones entre múltiples modelos de lenguaje grande para resolver tareas complejas. Proporciona un componente de planificación que divide objetivos de alto nivel en sub-tareas, un módulo de recuperación que obtiene contexto de bases de conocimiento externas, y un motor de ejecución que asigna tareas a agentes LLM especializados. Los resultados se agregan con bucles de retroalimentación para refinar los resultados. Al abstraer la comunicación, la gestión del estado y la configuración del pipeline, permite la creación rápida de flujos de trabajo de IA multi-agente para aplicaciones como soporte al cliente automatizado, análisis de datos, generación de informes y raciocinio de múltiples pasos. Los usuarios pueden personalizar planificadores, definir roles de agentes e integrar sus propios modelos sin problemas.