El Multi-LLM Dynamic Agent Router es un marco de arquitectura abierta para construir colaboraciones de agentes de IA. Cuenta con un enrutador dinámico que dirige las sub-solicitudes al modelo lingüístico óptimo y una interfaz GraphQL para definir prompts compuestos, consultar resultados y fusionar respuestas. Esto permite a los desarrolladores dividir tareas complejas en micro-prompts, enviarlos a LLM especializados y recombinar las salidas de forma programática, logrando mayor relevancia, eficiencia y mantenibilidad.

LinkAgent proporciona un microkernel liviano para construir agentes de IA con componentes plug-in. Los usuarios pueden registrar backends de modelos de lenguaje, módulos de recuperación y APIs externas como herramientas, y luego ensamblarlos en flujos de trabajo utilizando planificadores y enrutadores integrados. LinkAgent soporta manejadores de memoria para persistencia de contexto, invocación dinámica de herramientas y lógica de decisiones configurable para razonamiento complejo de múltiples pasos. Con poco código, los equipos pueden automatizar tareas como QA, extracción de datos, orquestación de procesos y generación de informes.

Magma Deploy es una plataforma de despliegue de agentes de IA que simplifica todo el proceso de construir, escalar y monitorear asistentes inteligentes. Los usuarios definen visualmente flujos de trabajo aumentados por recuperación, se conectan a cualquier base de datos vectorial, eligen modelos de OpenAI o de código abierto, y configuran reglas de enrutamiento dinámico. La plataforma gestiona la generación de incrustaciones, la gestión del contexto, el escalado automático y los análisis de uso, permitiendo a los equipos centrarse en la lógica del agente y en la experiencia del usuario en lugar de la infraestructura backend.

AI Agents with LangGraph aprovecha una representación gráfica para definir relaciones y comunicaciones entre agentes de IA autónomos. Cada nodo representa un agente o una herramienta, permitiendo la descomposición de tareas, personalización de prompts y enrutamiento dinámico de acciones. El marco se integra perfectamente con LLMs populares y soporta funciones de herramientas personalizadas, almacenes de memoria y registros para depuración. Los desarrolladores pueden prototipar flujos complejos, automatizar procesos de múltiples pasos y experimentar con interacciones colaborativas entre agentes con solo unas líneas de código Python.

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.

Nexus Agents es un marco modular para construir sistemas multiagentes impulsados por IA con grandes modelos de lenguaje en el núcleo. Los desarrolladores pueden definir agentes personalizados, integrar herramientas externas y orquestar flujos de trabajo mediante configuraciones declarativas YAML o Python. Soporta enrutamiento dinámico de tareas, gestión de memoria y comunicación entre agentes, garantizando automatización escalable y confiable. Con registros, manejo de errores y soporte CLI integrados, Nexus Agents simplifica la creación de pipelines complejos que abarcan recuperación de datos, análisis, generación de contenido e interacción con clientes. Su arquitectura permite una fácil extensión con herramientas personalizadas o proveedores de LLM, capacitando a los equipos para automatizar procesos comerciales, tareas de investigación y flujos operativos de manera consistente y mantenible.