El backend LangGraph-GUI es un servicio de código abierto FastAPI que alimenta la interfaz gráfica LangGraph. Gestiona operaciones CRUD en nodos y aristas del grafo, administra la ejecución de flujos de trabajo para diversos modelos de lenguaje y devuelve resultados de inferencia en tiempo real. El backend soporta autenticación, registro y extensibilidad mediante plugins personalizados, permitiendo a los usuarios prototipar, probar y desplegar flujos de trabajo complejos de procesamiento de lenguaje natural a través de un paradigma de programación visual, manteniendo un control total sobre los pipelines de ejecución.

Cerebellum ofrece una plataforma modular donde los desarrolladores definen agentes usando planes declarativos compuestos por pasos secuenciales o llamadas a herramientas. Cada plan puede llamar a herramientas integradas o personalizadas, como conectores API, recuperadores o procesadores de datos, a través de una interfaz unificada. Los módulos de memoria permiten a los agentes almacenar, recuperar y olvidar información entre sesiones, habilitando interacciones contextuales y con estado. Se integra con modelos de gran tamaño populares (OpenAI, Hugging Face), soporta el registro de herramientas personalizadas y cuenta con un motor de ejecución basado en eventos para control en tiempo real. Con registros, manejo de errores y hooks de plugins, Cerebellum aumenta la productividad y facilita el desarrollo rápido de agentes para automatización, asistentes virtuales y aplicaciones de investigación.

agent-steps es un marco de orquestación de pasos en Python diseñado para facilitar el desarrollo de agentes AI mediante la descomposición de tareas complejas en pasos discretos y reutilizables. Cada paso encapsula una acción específica, como invocar un modelo de lenguaje, realizar transformaciones de datos o llamadas a APIs externas, y puede pasar contexto a pasos posteriores. La biblioteca soporta ejecución síncrona y asíncrona, permitiendo pipelines escalables. Las herramientas integradas de registro y depuración brindan transparencia en la ejecución de pasos, mientras que su arquitectura modular promueve la mantenibilidad. Los usuarios pueden definir tipos de pasos personalizados, enlazarlos en flujos de trabajo e integrarlos fácilmente en aplicaciones Python existentes. agent-steps es adecuado para construir chatbots, pipelines automatizados de datos, sistemas de soporte para decisiones y otras soluciones de IA de múltiples pasos.

BambooAI combina un conjunto de bibliotecas modulares de Python, utilidades y plantillas diseñadas para facilitar la creación y despliegue de agentes autónomos de IA. En su núcleo, BambooAI proporciona arquitecturas de memoria flexibles: bases de datos vectoriales, cachés efímeros y mecanismos de recuperación configurables para flujos de trabajo RAG. Los desarrolladores pueden integrar fácilmente herramientas como búsqueda web, consulta en Wikipedia, operaciones de archivos, consultas a bases de datos y ejecución de código Python. El framework soporta APIs principales de LLM (OpenAI, Anthropic) y hospedaje local de modelos. Los agentes se pueden orquestar mediante una CLI sencilla, un servicio RESTful o integrarse en aplicaciones. Funciones de registro, monitoreo y recuperación de errores garantizan fiabilidad en producción. Las extensiones comunitarias y sistemas de complementos hacen que BambooAI sea extensible para dominios y flujos de trabajo personalizados.