Spider Clients son SDKs ligeros específicos de cada lenguaje que se comunican con un servidor de orquestación Spider para coordinar tareas de agentes IA. Usando solicitudes HTTP, los clientes permiten abrir sesiones interactivas, enviar cadenas de múltiples pasos, registrar herramientas personalizadas y recuperar respuestas IA en streaming en tiempo real. Manejan autenticación, serialización de plantillas de prompts y recuperación de errores en segundo plano, manteniendo APIs consistentes entre Node.js y Python. Los desarrolladores pueden configurar políticas de reintentos, registrar metadatos y agregar middleware personalizados para interceptar solicitudes. El cliente CLI soporta pruebas rápidas y prototipado de workflows en la terminal. En conjunto, estos clientes aceleran el desarrollo de agentes impulsados por IA, abstraen detalles de red y protocolo de bajo nivel, permitiendo a los equipos centrarse en el diseño de prompts y orquestación lógica.

Triagent proporciona una arquitectura de triláger con los módulos Estratega, Investigador y Ejecutante. El Estratega descompone objetivos de alto nivel en pasos accionables, el Investigador recupera y sintetiza datos de documentos, APIs y fuentes web, y el Ejecutante realiza tareas como generar texto, crear archivos o invocar solicitudes HTTP. Basado en modelos de lenguaje de OpenAI y ampliable mediante un sistema de complementos, Triagent soporta gestión de memoria, procesamiento concurrente e integraciones con APIs externas. Los desarrolladores pueden configurar solicitudes, establecer límites de recursos y visualizar el progreso de las tareas a través de CLI o panel web, simplificando flujos de trabajo automatizados de múltiples pasos.

X AI Agent es un marco enfocado en desarrolladores que simplifica la construcción de agentes de IA personalizados usando grandes modelos de lenguaje. Proporciona soporte nativo para llamadas a funciones, almacenamiento de memoria, integración de herramientas y plugins, razonamiento en cadena y orquestación de tareas de múltiples pasos. Los usuarios pueden definir acciones personalizadas, conectar APIs externas y mantener el contexto conversacional entre sesiones. El diseño modular del marco garantiza extensibilidad y permite una integración sin problemas con proveedores LLM populares, habilitando flujos de trabajo robustos de automatización y toma de decisiones.

Julep AI es una plataforma de código abierto diseñada para ayudar a los equipos de ciencia de datos a construir, iterar y desplegar rápidamente flujos de trabajo de IA de múltiples pasos. Con Julep, puedes crear pipelines de IA escalables, duraderos y de larga duración utilizando agentes, tareas y herramientas. La configuración basada en YAML de la plataforma simplifica los procesos complejos de IA y garantiza flujos de trabajo listos para la producción. Soporta prototipado rápido, diseño modular e integración sin fisuras con sistemas existentes, haciendo que sea ideal para manejar millones de usuarios concurrentes mientras proporciona total visibilidad sobre las operaciones de IA.

La API LangGraphJS proporciona una interfaz programática para diseñar flujos de trabajo de agentes IA utilizando gráficos dirigidos. Cada nodo del gráfico representa una llamada a LLM, lógica de decisión o transformación de datos. Los desarrolladores pueden encadenar nodos, gestionar lógica de ramificación y manejar la ejecución asincrónica de manera transparente. Con definiciones en TypeScript e integraciones incorporadas para proveedores LLM populares, facilita el desarrollo de chatbots, pipelines de extracción de datos y procesos complejos de múltiples pasos sin código redundante.

Mastra ofrece una interfaz visual para diseñar, probar y desplegar agentes de IA sin necesidad de escribir código. Los usuarios pueden arrastrar y soltar nodos para crear flujos de trabajo de múltiples pasos que integran modelos de lenguaje, visión por computadora y scripts personalizados. Los conectores de datos permiten una recuperación fluida desde bases de datos, CRM o servicios web, mientras que las analíticas integradas monitorizan el rendimiento del agente. Los equipos pueden colaborar en tiempo real, controlar versiones de los flujos y revertir cambios. Tras probarse, los agentes pueden desplegarse con un solo clic en widgets de chat web, aplicaciones de mensajería o APIs REST. Los paneles de control muestran métricas de uso, alertas de errores y sugerencias de optimización para mantener y mejorar la efectividad del agente con el tiempo.