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.

AgentMesh proporciona una infraestructura modular para que los desarrolladores creen redes de agentes IA, cada uno enfocado en una tarea o dominio específicos. Los agentes pueden ser descubiertos y registrados dinámicamente en tiempo de ejecución, intercambiar mensajes de manera asíncrona y seguir reglas de enrutamiento configurables. El framework gestiona reintentos, respaldos y recuperación ante errores, permitiendo tuberías multi-agente para procesamiento de datos, apoyo en decisiones o casos de uso conversacionales. Se integra fácilmente con LLM existentes y modelos personalizados mediante una interfaz de plugins sencilla.

autogen-agent-server actúa como una plataforma centralizada de orquestación para agentes de IA, permitiendo a los desarrolladores exponer las capacidades del agente a través de puntos finales RESTful estándar. Las funciones principales incluyen registrar nuevos agentes con indicaciones y lógica personalizadas, gestionar múltiples sesiones con seguimiento de contexto, recuperar historial de conversaciones y coordinar diálogos multiagentes. Cuenta con procesamiento de mensajes asíncrono, callbacks de webhooks y persistencia incorporada para estados y registros de agentes. La plataforma se integra perfectamente con la biblioteca AutoGen para aprovechar LLMs, permite middleware personalizado para autenticación, soporta escalado mediante Docker y Kubernetes y ofrece ganchos de monitoreo para métricas. Este marco acelera la construcción de chatbots, asistentes digitales y flujos de trabajo automatizados, abstrayendo la infraestructura del servidor y los patrones de comunicación.

AutoGen UI es un kit de herramientas frontend diseñado para renderizar y gestionar flujos de conversación multi-agente. Ofrece componentes listos para usar como ventanas de chat, selectores de agentes, líneas de tiempo de mensajes y paneles de depuración. Los desarrolladores pueden configurar múltiples agentes de IA, transmitir respuestas en tiempo real, registrar cada paso de la conversación y aplicar estilos personalizados. Se integra fácilmente con bibliotecas de orquestación backend para proporcionar una interfaz completa de principio a fin para construir y monitorear interacciones de agentes IA.