Goated Agents simplifica la construcción de sistemas autónomos sofisticados impulsados por IA en Go. Al incrustar el procesamiento en cadena directamente en el tiempo de ejecución del lenguaje, los desarrolladores pueden implementar razonamiento de múltiples pasos con registros de razonamiento intermedios transparentes. La biblioteca ofrece una API de definición de herramientas, permitiendo a los agentes llamar a servicios externos, bases de datos o módulos de código personalizados. La gestión de memoria permite mantener un contexto persistente a través de las interacciones. La arquitectura de plugins facilita la extensión de capacidades principales, como envoltorios de herramientas, registro y monitoreo. Goated Agents aprovecha el rendimiento y la tipificación estática de Go para ofrecer una ejecución eficiente y confiable del agente. Ya sea para construir chatbots, pipelines de automatización o prototipos de investigación, Goated Agents proporciona los componentes básicos para orquestar flujos complejos de razonamiento e integrar inteligencia impulsada por LLM de manera transparente en aplicaciones Go.

GoLC proporciona a los desarrolladores un conjunto completo de herramientas para construir cadenas de modelos de lenguaje y agentes en Go. En su núcleo, incluye gestión de cadenas, plantillas de respuesta personalizables e integración fluida con los principales proveedores de LLM. A través de cargadores de documentos y almacenes vectoriales, GoLC habilita la recuperación basada en incrustaciones, impulsando flujos de trabajo RAG. El marco soporta módulos de memoria con estado para contextos conversacionales y una arquitectura ligera de agentes para orquestar razonamiento de múltiples pasos y llamadas a herramientas. Su diseño modular permite integrar herramientas, fuentes de datos y manejadores de salida personalizados. Con rendimiento nativo de Go y dependencias mínimas, GoLC agiliza el desarrollo de pipelines de IA, siendo ideal para construir chatbots, asistentes de conocimiento, agentes de razonamiento automatizado y servicios de backend de nivel de producción en Go.

Agent-Go proporciona un marco modular para construir agentes de IA autónomos en Go. Integra proveedores de LLM (como OpenAI), almacenes de memoria vectorial para retención de contexto a largo plazo y un motor de planificación flexible que desglosa solicitudes de usuario en pasos ejecutables. Los desarrolladores definen y registran herramientas personalizadas (APIs, bases de datos o comandos de shell) que los agentes pueden invocar. Un gestor de conversaciones rastrea el historial del diálogo, mientras que un planificador configurable organiza llamadas a herramientas e interacciones con LLM. Esto permite a los equipos crear rápidamente asistentes impulsados por IA, flujos de trabajo automatizados y bots orientados a tareas en un entorno de Go listo para producción.

Go-Pilot aprovecha modelos lingüísticos avanzados para entender el contexto de tu proyecto Go tras conectar tu repositorio. Ofrece completaciones de código en tiempo real, crea nuevas funciones o tipos a partir de descripciones de alto nivel, genera automáticamente pruebas y realiza revisiones de código con recomendaciones de estilo y rendimiento. Sus sugerencias de refactorización ayudan a mantener la calidad del código, mientras que su modo de explicación aclara bloques de código complejos. Go-Pilot se integra perfectamente en tu flujo de trabajo, minimizando cambios de contexto y aumentando la productividad.

Sirviendo como una implementación robusta en Go del popular marco LlamaIndex, Llama-Index-Go ofrece capacidades de extremo a extremo para construir y consultar índices basados en vectores a partir de datos textuales. Los usuarios pueden cargar documentos mediante cargadores integrados o personalizados, generar incrustaciones usando OpenAI u otros proveedores, y almacenar vectores en memoria o en bases de datos de vectores externas. La biblioteca expone una API QueryEngine que soporta búsqueda por palabras clave y semántica, filtros booleanos y generación aumentada por recuperación con LLMs. Los desarrolladores pueden extender analizadores para markdown, JSON o HTML, y conectar modelos de incrustación alternativos. Diseñado con componentes modulares e interfaces claras, proporciona alto rendimiento, fácil depuración e integración flexible en microservicios, herramientas CLI o aplicaciones web, permitiendo una rápida creación de prototipos de soluciones de búsqueda y chat impulsadas por IA.

multiagent-golang proporciona un enfoque estructurado para construir sistemas de múltiples agentes en Go. Introduce una abstracción de Agente donde cada agente puede estar equipado con diversos sensores para percibir su entorno y actuadores para tomar acciones. Los agentes funcionan concurrentemente usando goroutines y se comunican a través de canales de mensajes dedicados. El marco también incluye una capa de simulación del entorno para gestionar eventos, administrar el ciclo de vida del agente y rastrear cambios de estado. Los desarrolladores pueden ampliar o personalizar fácilmente los comportamientos de los agentes, configurar parámetros de simulación e integrar módulos adicionales para registro o análisis. Facilita la creación de simulaciones escalables y concurrentes para investigación y prototipado.