Wren es un marco de agentes de IA basado en Python, diseñado para ayudar a los desarrolladores a crear, administrar y desplegar agentes autónomos. Proporciona abstracciones para definir herramientas (APIs o funciones), almacenes de memoria para mantener el contexto y lógica de orquestación para manejar el razonamiento de múltiples pasos. Con Wren, puedes prototipar rápidamente chatbots, scripts de automatización de tareas y asistentes de investigación combinando llamadas a LLM, registrando herramientas personalizadas y persistiendo el historial de conversaciones. Su diseño modular y capacidades de callbacks facilitan extenderlo e integrarlo con aplicaciones existentes.

CAMEL-AI es un marco basado en Python que permite a desarrolladores e investigadores construir, configurar y hacer correr múltiples agentes de IA autónomos alimentados por LLMs. Ofrece soporte integrado para generación aumentada por recuperación (RAG), uso de herramientas externas, comunicación entre agentes, gestión de memoria y estado, y programación. Con componentes modulares y fácil integración, los equipos pueden prototipar sistemas multi-agente complejos, automatizar flujos de trabajo y escalar experimentos en diferentes backends de LLM.

Embabel Agent ofrece un enfoque estructurado para construir agentes de IA en entornos Node.js y navegador. Los desarrolladores definen herramientas — como resumidores HTTP, conectores de bases de datos o funciones personalizadas — y configuran el comportamiento del agente mediante JSON simples o clases JavaScript. El marco mantiene el historial de conversaciones, dirige las consultas a la herramienta adecuada y soporta extensiones de plugins. Embabel Agent es ideal para crear chatbots con capacidades dinámicas, asistentes automatizados que interactúan con múltiples APIs y prototipos de investigación que requieren orquestación en tiempo real de llamadas a IA.