Augini permite a los desarrolladores definir agentes inteligentes capaces de interpretar entradas de usuario, invocar APIs externas, cargar memoria contextual y producir respuestas coherentes y de múltiples turnos. Los usuarios pueden configurar cada agente con kits de herramientas personalizables para búsquedas web, consultas a bases de datos, operaciones con archivos o funciones Python personalizadas. El módulo de memoria integrado conserva el estado de la conversación entre sesiones, asegurando continuidad contextual. La API declarativa de Augini permite construir flujos de trabajo complejos con lógica condicional, reintentos y manejo de errores. Se integra sin problemas con principales proveedores de LLM como OpenAI, Anthropic y Azure AI, y admite la implementación como scripts independientes, contenedores Docker o microservicios escalables. Augini capacita a los equipos para prototipar, probar y mantener agentes controlados por IA en entornos de producción.

Kin Kernel es un marco liviano y de código abierto para construir trabajadores digitales impulsados por IA. Proporciona un sistema unificado para orquestar modelos de lenguaje grande, gestionar memoria contextual e integrar herramientas o APIs personalizadas. Con una arquitectura basada en eventos, Kin Kernel soporta ejecución asíncrona de tareas, seguimiento de sesiones y plugins extensibles. Los desarrolladores definen comportamientos de agentes, registran funciones externas y configuran rutas multi-LLM para automatizar flujos de trabajo que van desde extracción de datos hasta soporte al cliente. El marco también incluye registro y manejo de errores incorporados para facilitar el monitoreo y depuración. Diseñado para flexibilidad, Kin Kernel puede integrarse en servicios web, microservicios o aplicaciones Python independientes, permitiendo a las organizaciones desplegar agentes de IA robustos a gran escala.