Aladin ofrece una arquitectura modular que permite a los desarrolladores definir agentes autónomos impulsados por grandes modelos de lenguaje (LLMs). Cada agente puede cargar backend de memoria (por ejemplo, SQLite, en memoria), usar plantillas dinámicas de indicaciones e integrar plugins personalizados para llamadas a API externas o ejecución de comandos locales. Incluye un planificador de tareas que descompone objetivos de alto nivel en acciones secuenciales, ejecutándolas en orden y repitiéndolas según la retroalimentación de LLM. La configuración se gestiona mediante archivos YAML y variables de entorno, lo que la hace adaptable a diferentes casos de uso. Los usuarios pueden desplegar Aladin mediante Docker Compose o instalación con pip. Las interfaces CLI y HTTP basadas en FastAPI permiten activar agentes, monitorear ejecuciones e inspeccionar estados de memoria, facilitando la integración con pipelines CI/CD, interfaces de chat o dashboards personalizadas.

Stellar Chat permite a los equipos crear agentes de IA conversacionales proporcionando un marco robusto que abstrae las interacciones con LLM, la gestión de memoria y las integraciones de herramientas. En su núcleo, presenta un pipeline extensible que maneja el preprocesamiento de entradas del usuario, el enriquecimiento del contexto mediante la recuperación de memoria basada en vectores y la invocación de LLM con estrategias de prompting configurables. Los desarrolladores pueden conectar soluciones de almacenamiento vectorial populares como Pinecone, Weaviate o FAISS, e integrar API de terceros o plugins personalizados para tareas como búsqueda en la web, consultas a bases de datos o control de aplicaciones empresariales. Con soporte para salidas en streaming y bucles de retroalimentación en tiempo real, Stellar Chat garantiza experiencias de usuario receptivas. También incluye plantillas de inicio y ejemplos de mejores prácticas para bots de soporte al cliente, búsqueda de conocimientos y automatización interna de flujos de trabajo. Desplegado con Docker o Kubernetes, escala para satisfacer las demandas de producción y sigue siendo completamente de código abierto bajo la licencia MIT.

Sys-Agent proporciona un entorno seguro y autohospedado donde los usuarios pueden emitir instrucciones en lenguaje natural para realizar tareas a nivel del sistema. Se conecta con backends de IA como OpenAI, LLMs locales u otros servicios de modelos, traduciendo solicitudes en comandos shell, operaciones con archivos y verificaciones de infraestructura. Los usuarios pueden personalizar las instrucciones, definir plantillas de tareas, escalar mediante Docker o Kubernetes y ampliar funcionalidades mediante plugins. Sys-Agent registra todas las acciones y ofrece rastros de auditoría para garantizar transparencia y seguridad.