El marco de agentes de IA AnYi ayuda a los desarrolladores a integrar agentes de IA autónomos en sus aplicaciones. Los agentes pueden planificar y ejecutar tareas de múltiples pasos, aprovechar herramientas y API externas, y mantener el contexto de la conversación a través de módulos de memoria configurables. El marco abstrae las interacciones con varios proveedores de LLM y soporta herramientas y mecanismos de memoria personalizados. Con registro, monitoreo y ejecución asíncrona incorporados, AnYi acelera el despliegue de asistentes inteligentes para investigación, atención al cliente, análisis de datos o cualquier flujo de trabajo que requiera razonamiento y acción automatizada.

ZhipuAI Agent a OpenAI es un marco de agentes especializado diseñado para conectar los servicios de finalización de chat de ZhipuAI con interfaces de agente al estilo de OpenAI. Proporciona un SDK en Python que imita el paradigma de llamadas a funciones de OpenAI y soporta integraciones de herramientas de terceros, permitiendo a los desarrolladores definir herramientas personalizadas, llamar a APIs externas y mantener el contexto de la conversación entre turnos. El marco gestiona la orquestación de solicitudes, la construcción dinámica de prompts y el análisis de respuestas, devolviendo salidas estructuradas compatibles con el formato ChatCompletion de OpenAI. Al abstraer las diferencias de APIs, facilita aprovechar sin problemas los modelos en chino de ZhipuAI dentro de flujos de trabajo existentes orientados a OpenAI. Ideal para crear chatbots, asistentes virtuales y flujos automatizados que requieran capacidades de LLM en chino sin modificar las bases de código ya establecidas de OpenAI.

CopilotKit es un marco de trabajo de código abierto en Python diseñado para que los desarrolladores creen agentes de IA personalizados. Ofrece una arquitectura modular donde puedes registrar y configurar herramientas — como acceso al sistema de archivos, búsqueda en la web, REPL de Python y conectores SQL — y enlazarlas con agentes que utilizan cualquier LLM compatible. Los módulos de memoria incorporados permiten la persistencia del estado de la conversación, mientras que LangGraph permite definir flujos de razonamiento estructurados para tareas complejas. Los agentes pueden ser desplegados en scripts, servicios web o aplicaciones CLI y escalar en diferentes proveedores en la nube. CopilotKit funciona perfectamente con los modelos de OpenAI, Azure OpenAI y Anthropic, potenciando flujos de trabajo automatizados, chatbots y bots de análisis de datos.

LazyLLM proporciona API externas o utilidades personalizadas. Los agentes ejecutan tareas definidas a través de flujos de trabajo secuenciales o con ramificaciones, soportando operaciones sincrónicas y asincrónicas. LazyLLM también ofrece utilidades integradas de registro, pruebas y puntos de extensión para personalizar prompts o estrategias de recuperación. Al gestionar la orquestación subyacente de llamadas a LLM, administración de memoria y ejecución de herramientas, LazyLLM permite una rápida creación de prototipos y despliegue de asistentes inteligentes, chatbots y scripts de automatización con un mínimo código boilerplate.