LangGraph proporciona un sistema multiagente flexible basado en gráficos dirigidos, donde cada nodo representa un agente AI especializado en tareas como síntesis de código, revisión, depuración o chat. Los usuarios definen flujos de trabajo en JSON o YAML, especificando roles y caminos de comunicación. LangGraph gestiona la distribución de tareas, el enrutamiento de mensajes y el manejo de errores entre agentes. Soporta la integración con varias APIs LLM, agentes personalizados extensibles y la visualización de los flujos de ejecución. Con acceso a CLI y API, LangGraph simplifica la construcción de pipelines automatizados complejos para el desarrollo de software, desde la generación inicial de código hasta pruebas continuas y asistencia interactiva para desarrolladores.

En su núcleo, LionAGI ofrece una arquitectura modular para definir y ejecutar etapas de tareas dependientes, dividiendo problemas complejos en componentes lógicos que se pueden procesar secuencial o paralelamente. Cada etapa puede aprovechar un prompt personalizado, almacenamiento de memoria y lógica de decisión para adaptar el comportamiento según los resultados anteriores. Los desarrolladores pueden integrar cualquier API LLM soportada o modelos autohospedados, configurar espacios de observación y definir mapeos de acciones para crear agentes que planifican, razonan y aprenden en múltiples ciclos. Herramientas integradas de registro, recuperación de errores y análisis permiten monitoreo en tiempo real y refinamiento iterativo. Ya sea para automatizar flujos de investigación, generar informes o orquestrar procesos autónomos, LionAGI acelera la creación de agentes inteligentes y adaptables con mínimo código repetido.

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.

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.

LLaVA-Plus se basa en fundamentos líderes en visión y lenguaje para ofrecer un agente capaz de interpretar y razonar sobre múltiples imágenes simultáneamente. Integra aprendizaje por ensamblaje y planificación en visión y lenguaje para realizar tareas complejas como respuestas visuales a preguntas, resolución de problemas paso a paso y flujos de inferencia en varias etapas. El marco ofrece una arquitectura modular de plugins para conectar con varios backends LLM, permitiendo estrategias personalizadas de prompts y explicaciones en cadena de pensamiento dinámicas. Los usuarios pueden desplegar LLaVA-Plus localmente o a través de la demo web alojada, cargando imágenes únicas o múltiples, haciendo consultas en lenguaje natural y recibiendo respuestas explicativas enriquecidas junto con pasos de planificación. Su diseño extensible soporta prototipado rápido de aplicaciones multimodales, siendo una plataforma ideal para investigación, educación y soluciones de visión y lenguaje de nivel productivo.

Self Collab AI ofrece un marco modular en el que los desarrolladores definen agentes autónomos, canales de comunicación y objetivos de tareas. Los agentes usan prompts y patrones predefinidos para negociar responsabilidades, intercambiar datos y iterar soluciones. Basado en Python y con interfaces fáciles de extender, soporta integración con LLMs, plugins personalizados y APIs externas. Los equipos pueden prototipar rápidamente flujos de trabajo complejos—como asistentes de investigación, generación de contenido o pipelines de análisis de datos—configurando roles de agentes y reglas de colaboración sin necesidad de código de orquestación profundo.