El agente LangGraph combina LLM con una memoria estructurada en grafo para construir agentes autónomos que pueden recordar hechos, razonar sobre relaciones y llamar a funciones o herramientas externas cuando sea necesario. Los desarrolladores definen esquemas de memoria como nodos y aristas del grafo, conectan herramientas o APIs personalizadas y gestionan los flujos de trabajo del agente mediante planificadores y ejecutores configurables. Este enfoque mejora la retención del contexto, permite decisiones basadas en conocimientos y soporta la invocación dinámica de herramientas en diversas aplicaciones.

ToolAgents es un marco modular de código abierto para agentes de IA que integra grandes modelos de lenguaje con herramientas externas para automatizar flujos de trabajo complejos. Los desarrolladores registran herramientas mediante un registro centralizado, definiendo endpoints para tareas como llamadas API, consultas a bases de datos, ejecución de código y análisis de documentos. Los agentes pueden planificar operaciones de múltiples pasos, invocando o encadenando dinámicamente herramientas en función de las salidas del LLM. El marco soporta ejecución secuencial y paralela de tareas, manejo de errores y plugins extensibles para integraciones personalizadas de herramientas. Con APIs basadas en Python, ToolAgents simplifica la construcción, prueba y despliegue de agentes inteligentes que recuperan datos, generan contenidos, ejecutan scripts y procesan documentos, permitiendo desarrollo rápido y escalable en análisis, investigación y operaciones comerciales.