Labs es un lenguaje específico del dominio de código abierto y embebible, diseñado para definir y ejecutar agentes de IA utilizando modelos de lenguaje grandes. Proporciona constructos para declarar indicaciones, gestionar contexto, bifurcar condicionalmente e integrar herramientas externas (por ejemplo, bases de datos, APIs). Con Labs, los desarrolladores describen los flujos de trabajo de los agentes como código, orquestando tareas en múltiples pasos como recuperación de datos, análisis y generación. El marco compila scripts DSL en pipelines ejecutables que pueden correr localmente o en producción. Labs soporta REPL interactivo, herramientas de línea de comandos y se integra con proveedores estándar de LLM. Su arquitectura modular permite extensiones fáciles con funciones y utilidades personalizadas, fomentando prototipado rápido y desarrollo de agentes mantenible. Su runtime ligero asegura baja sobrecarga y una integración transparente en aplicaciones existentes.

NeXent es un marco de agentes de IA flexible que permite definir trabajadores digitales personalizados mediante YAML o SDK de Python. Puedes integrar múltiples LLMs, API externas y cadenas de herramientas en pipelines modulares. Los módulos de memoria integrados permiten interacciones con estado, mientras que un panel de monitoreo proporciona información en tiempo real. NeXent soporta despliegue en local y en la nube, contenedores Docker y escala horizontalmente para cargas de trabajo empresariales. El diseño de código abierto fomenta la extensibilidad y plugins comunitarios.

RModel es un marco de agentes de IA centrado en el desarrollador, diseñado para simplificar la creación de aplicaciones conversacionales y autónomas de próxima generación. Se integra con cualquier LLM, soporta cadenas de herramientas de plugins, almacenamiento de memoria y generación dinámica de prompts. Con mecanismos de planificación incorporados, registro de herramientas personalizadas y telemetría, RModel permite que los agentes realicen tareas como recuperación de información, procesamiento de datos y toma de decisiones en múltiples dominios, manteniendo diálogos con estado, ejecución asíncrona, manejadores de respuesta personalizables y gestión segura de contextos para despliegues en la nube escalables o en sede.

AgentMesh es un marco centrado en el desarrollador que permite registrar agentes de IA individuales y enlazarlos en una red dinámica. Cada agente puede especializarse en una tarea específica — como prompting de LLM, recuperación o lógica personalizada — y AgentMesh se encarga del enrutamiento, balanceo de carga, manejo de errores y telemetría en toda la red. Esto permite construir flujos de trabajo complejos, encadenar agentes y escalar la ejecución de manera horizontal. Con transportes modulares, sesiones con estado y hooks de extensibilidad, AgentMesh acelera la creación de sistemas robustos y distribuidos de agentes de IA.

El Framework Stella permite a los desarrolladores construir agentes IA robustos que mantienen el contexto, realizan acciones asistidas por herramientas y ofrecen experiencias de conversación dinámicas. Al abstraer las complejidades de las integraciones LLM, Stella ofrece adaptadores independientes del proveedor para OpenAI, Hugging Face y modelos autohospedados. Los agentes pueden usar almacenes de memoria personalizables para recordar datos de usuario e historial de conversaciones, y los plugins facilitan interacciones con APIs externas, bases de datos o servicios. El motor de orquestación integrado gestiona los ciclos de decisión, mientras que un DSL conciso permite definir acciones, llamadas a herramientas y manejo de respuestas. Ya sea creando bots de soporte al cliente, asistentes de investigación o automatizadores de flujos de trabajo, Stella proporciona una base escalable para desplegar agentes IA de nivel producción.