Continuum es un marco de trabajo de Python de código abierto que permite a los desarrolladores construir agentes inteligentes definiendo tareas, herramientas y memoria de manera componible. Los agentes construidos con Continuum siguen un ciclo plan-ejecutar-observar, lo que permite entrelazar el razonamiento de LLM con llamadas a API externas o scripts. Su arquitectura plugin soporta múltiples almacenes de memoria (por ejemplo, Redis, SQLite), bibliotecas de herramientas personalizadas y ejecución asíncrona. Con un enfoque en flexibilidad, los usuarios pueden escribir políticas de agentes personalizadas, integrar servicios de terceros como bases de datos o webhooks, y desplegar agentes en diferentes entornos. La orquestación basada en eventos de Continuum registra las acciones del agente, facilitando la depuración y ajuste del rendimiento. Ya sea automatizando la ingestión de datos, construyendo asistentes conversacionales o orquestando pipelines de DevOps, Continuum proporciona una base escalable para flujos de trabajo de agentes de IA de nivel producción.

ChainLite simplifica la creación de agentes de IA abstraiendo la complejidad de la orquestación de LLM en módulos de cadenas reutilizables. Usando decoradores de Python simples y archivos de configuración, los desarrolladores definen comportamientos de agentes, interfaces de herramientas y estructuras de memoria. El framework se integra con proveedores LLM populares (OpenAI, Cohere, Hugging Face) y fuentes de datos externas (APIs, bases de datos), permitiendo que los agentes obtengan información en tiempo real. Con una UI integrada basada en navegador, potenciada por Streamlit, los usuarios pueden inspeccionar el historial de conversaciones a nivel de tokens, depurar prompts y visualizar gráficos de ejecución de cadenas. ChainLite soporta múltiples objetivos de despliegue, desde desarrollo local hasta contenedores de producción, facilitando una colaboración fluida entre científicos de datos, ingenieros y equipos de producto.

EspressoAI proporciona a los desarrolladores un entorno estructurado para diseñar, configurar y desplegar agentes de IA impulsados por modelos de lenguaje grande. Soporta el registro e invocación de herramientas desde los flujos de trabajo del agente, gestiona el contexto conversacional a través de módulos de memoria integrados y permite encadenar sugerencias para razonamiento de múltiples pasos. Los desarrolladores pueden integrar API externas, complementos personalizados y lógica condicional para adaptar el comportamiento del agente. El diseño modular del marco asegura la extensibilidad, permitiendo a los equipos intercambiar componentes, agregar nuevas capacidades o adaptarse a LLMs patentados sin reescribir la lógica principal.

LAWLIA proporciona una interfaz estructurada para definir comportamientos de agentes, herramientas plugins y gestión de memoria para flujos de trabajo conversacionales o autónomos. Los desarrolladores pueden integrar con las principales API LLM, configurar plantillas de entrada y registrar herramientas personalizadas como búsqueda, calculadoras o conectores de bases de datos. A través de su clase Agent, LAWLIA maneja la planificación, ejecución de acciones e interpretación de respuestas, permitiendo interacciones de múltiples turnos y la invocación dinámica de herramientas. Su diseño modular soporta extender capacidades mediante plugins, creando agentes para soporte al cliente, análisis de datos, asistencia en programación o generación de contenido. El marco simplifica el desarrollo del agente gestionando contexto, memoria y manejo de errores bajo una API unificada.