La API Junjo Python es un SDK que permite a los desarrolladores integrar agentes IA en aplicaciones Python. Proporciona una interfaz unificada para definir agentes, conectarse a LLMs, orquestar herramientas como búsquedas web, bases de datos o funciones personalizadas, y mantener la memoria conversacional. Los desarrolladores pueden construir cadenas de tareas con lógica condicional, transmitir respuestas en tiempo real a los clientes y manejar errores con gracia. La API soporta extensiones por plugins, procesamiento multilingüe y recuperación de datos en tiempo real, permitiendo casos de uso desde soporte al cliente automatizado hasta bots de análisis de datos. Con documentación completa, ejemplos de código y diseño al estilo Python, la API Junjo Python reduce el tiempo al mercado y la carga operacional en el despliegue de soluciones basadas en agentes inteligentes.

Agentfy ofrece una arquitectura modular para construir agentes de IA combinando LLMs, backends de memoria e integraciones de herramientas en un entorno de ejecución cohesivo. Los desarrolladores declaran el comportamiento del agente usando clases en Python, registran herramientas (APIs REST, bases de datos, utilidades) y eligen almacenar memoria (local, Redis, SQL). El framework orquesta mensajes, acciones, llamadas a herramientas y gestión de contexto para automatizar tareas. La CLI integrada y el soporte Docker permiten implementaciones en un solo paso en la nube, borde o entornos de escritorio.

LLM-Agent es un marco ligero y extensible para construir agentes de IA impulsados por grandes modelos de lenguaje. Proporciona abstracciones para memoria de conversación, plantillas de prompts dinámicas e integración fluida de herramientas o APIs personalizadas. Los desarrolladores pueden orquestar procesos de razonamiento en múltiples pasos, mantener estado a través de interacciones y automatizar tareas complejas como recuperación de datos, generación de informes y soporte de decisiones. Al combinar la gestión de memoria con el uso de herramientas y planificación, LLM-Agent facilita el desarrollo de agentes inteligentes y orientados a tareas en Python.

Mina proporciona una base liviana pero potente para construir agentes de IA en Python. Puedes definir herramientas personalizadas (como raspadores web, calculadoras o conectores de bases de datos), adjuntar buffers de memoria para mantener el contexto conversacional y orquestar secuencias de llamadas a modelos de lenguaje para razonamiento en múltiples pasos. Basada en APIs comunes de LLM, Mina maneja la ejecución asincrónica, manejo de errores y registro en logs. Su diseño modular facilita la extensión con nuevas capacidades, mientras que la interfaz CLI permite crear prototipos rápidos y desplegar aplicaciones impulsadas por agentes.