Secure Agent Augmentation proporciona un SDK en Python y un conjunto de módulos auxiliares para envolver las llamadas a herramientas de agentes de IA con controles de seguridad. Soporta integración con marcos LLM populares como LangChain y Semantic Kernel, y se conecta a bóvedas de secretos (p. ej., HashiCorp Vault, AWS Secrets Manager). La encriptación en reposo y en tránsito, control de acceso basado en roles y registros de auditoría garantizan que los agentes puedan ampliar su razonamiento con bases de datos y APIs internas sin exponer datos sensibles. Los desarrolladores definen puntos finales seguros, configuran políticas de autenticación y inicializan una instancia de agente aumentado para realizar consultas seguras a fuentes de datos privadas.

Steel es un marco enfocado en desarrolladores, diseñado para acelerar la creación y operación de agentes impulsados por LLM en entornos de producción. Ofrece conectores agnósticos del proveedor para las principales APIs de modelos, un almacén de memoria en memoria y persistente, patrones integrados para invocación de herramientas, almacenamiento en caché automático de respuestas y rastreo detallado para la observabilidad. Los desarrolladores pueden definir flujos de trabajo complejos para agentes, integrar herramientas personalizadas (p. ej., búsqueda, consultas a bases de datos y APIs externas) y gestionar salidas en streaming. Steel abstrae la complejidad de la orquestación, permitiendo a los equipos enfocarse en la lógica empresarial y iterar rápidamente en aplicaciones impulsadas por IA.

AppAgent es un marco de agente multimodal basado en LLM diseñado para operar aplicaciones en smartphones sin scripting manual. Integra captura de pantalla, detección de elementos GUI, análisis OCR y planificación en lenguaje natural para entender los diseños de las aplicaciones y las intenciones del usuario. El marco envía eventos táctiles (toque, deslizamiento, entrada de texto) a través de un dispositivo Android o emulador para automatizar flujos de trabajo. Investigadores y desarrolladores pueden personalizar prompts, configurar APIs LLM y ampliar módulos para soportar nuevas apps y tareas, logrando una automatización móvil adaptable y escalable.

Pydantic AI utiliza modelos de Pydantic para encapsular las definiciones de agentes de IA, llevando a cabo una validación de tipos segura para las entradas y salidas. Los desarrolladores declaran plantillas de solicitudes como campos del modelo, validando automáticamente los datos del usuario y las respuestas de los agentes. El marco ofrece manejo de errores integrado, lógica de reintento y soporte para llamadas a funciones. Se integra con los LLMs populares (OpenAI, Azure, Anthropic, etc.), soporta flujos de trabajo asíncronos y permite la composición modular de agentes. Con esquemas claros y capas de validación, Pydantic AI reduce errores en tiempo de ejecución, simplifica la gestión de solicitudes y acelera la creación de agentes de IA robustos y mantenibles.

LLPhant es un marco de trabajo en código abierto en Python que permite a los desarrolladores crear agentes versátiles impulsados por LLM. Ofrece abstracciones integradas para la integración de herramientas (APIs, búsqueda, bases de datos), gestión de memoria para conversaciones de múltiples turnos y bucles de decisión personalizables. Con soporte para múltiples backends LLM (OpenAI, Hugging Face, otros), componentes estilo plugin y flujos de trabajo basados en configuración, LLPhant acelera el desarrollo de agentes. Úselo para prototipar chatbots, automatizar tareas o construir asistentes digitales que aprovechan herramientas externas y memoria contextual sin código repetitivo.

Odyssey proporciona una arquitectura flexible para construir sistemas colaborativos de múltiples agentes. Incluye componentes clave como el Gestor de Tareas para definir y distribuir subtareas, Módulos de Memoria para almacenar el contexto y el historial de conversaciones, Controladores de Agentes para coordinar agentes potenciados por LLM y Gestores de Herramientas para integrar APIs externas o funciones personalizadas. Los desarrolladores pueden configurar flujos de trabajo mediante archivos YAML, seleccionar núcleos LLM preconstruidos (por ejemplo, GPT-4, modelos locales) y ampliar fácilmente con nuevas herramientas o módulos de memoria. Odyssey registra interacciones, soporta ejecución asíncrona de tareas y bucles de refinamiento iterativo, siendo ideal para investigación, prototipado y aplicaciones productivas con múltiples agentes.