UniChat funciona como una interfaz unificada para interactuar con diversos modelos de lenguaje IA y servicios de chat, permitiendo a los usuarios mantener conversaciones con múltiples proveedores desde una sola aplicación de escritorio. Se integra con APIs en línea—como GPT-3, GPT-4 de OpenAI, Claude de Anthropic y Google PaLM—así como modelos locales como GPT4All o LLaMA. El cliente soporta almacenamiento del historial de chats, exportación de registros, plantillas de indicaciones personalizables, subida de archivos para contexto y opciones de temas. Un sistema de plugins permite a desarrolladores y comunidades agregar nuevas capacidades, conectores o mejoras en la interfaz. Gestionando claves API de forma centralizada y ofreciendo modo sin conexión para modelos locales, UniChat da a los usuarios control completo sobre sus interacciones IA, privacidad y costos.

Crayon permite a los desarrolladores construir agentes IA autónomos en JavaScript/Node.js que pueden llamar a APIs externas, mantener historial de conversación, planificar tareas en múltiples pasos y manejar procesos asíncronos. En su núcleo, Crayon implementa un ciclo de planificación-ejecución que descompone objetivos de alto nivel en acciones discretas, se integra con kits de herramientas personalizadas y utiliza módulos de memoria para almacenar y recordar información a través de sesiones. El framework soporta múltiples backend de memoria, integración de herramientas mediante plugins y un registro completo para depuración. Los desarrolladores pueden configurar el comportamiento del agente mediante prompts y pipelines basados en YAML, permitiendo flujos de trabajo complejos como scraping de datos, generación de informes y chatbots interactivos. La arquitectura de Crayon fomenta la extensibilidad, permitiendo a los equipos integrar herramientas específicas de dominio y adaptar los agentes a requerimientos empresariales únicos.

IpyBox integra un panel interactivo en Jupyter notebooks, impulsado por los modelos GPT de OpenAI. Los usuarios pueden chatear con un asistente IA, solicitar generación de código y hacer que el código generado se ejecute automáticamente en el núcleo del notebook. El widget soporta conciencia del contexto capturando el entorno actual del notebook, incluyendo variables y módulos importados, para generar sugerencias pertinentes. Los usuarios pueden inspeccionar valores de variables, refinar prompts y gestionar el historial de conversaciones directamente en el widget. Los ajustes personalizables permiten configurar parámetros del modelo, limitar las respuestas y definir comportamientos de ejecución. IpyBox simplifica el análisis exploratorio de datos y el prototipado rápido mediante la fusión de IA conversacional y evaluación en vivo de código, ideal para científicos de datos, investigadores y educadores que buscan asistencia de codificación basada en IA.