mcp-agent-graph ofrece una capa de orquestación basada en grafos para agentes de IA, permitiendo a los desarrolladores mapear flujos de trabajo complejos en múltiples pasos como grafos dirigidos. Cada nodo del grafo corresponde a una tarea o función de agente, capturando entradas, salidas y dependencias. Las aristas definen el flujo de datos entre agentes, asegurando el orden correcto de ejecución. El motor soporta modos de ejecución secuencial y paralelo, resolución automática de dependencias y se integra con funciones Python personalizadas o servicios externos. La visualización integrada permite inspeccionar la topología del grafo y depurar los flujos de trabajo. Este marco agiliza el desarrollo de sistemas modulares y escalables de múltiples agentes para procesamiento de datos, flujos de trabajo en lenguaje natural o pipelines combinados de modelos de IA.

OmniSteward es una plataforma modular de orquestación de agentes IA construida en Python que se conecta a OpenAI, LLM locales y soporta modelos personalizados. Ofrece módulos de memoria para almacenar el contexto, kits de herramientas para llamadas API, búsqueda web, ejecución de código y consultas a bases de datos. Los usuarios definen plantillas de agentes con prompts, flujos de trabajo y desencadenantes. El framework orquesta múltiples agentes en paralelo, gestiona el historial de conversaciones y automatiza tareas mediante pipelines. Incluye también registros, paneles de monitoreo, arquitectura de plugins e integración con servicios de terceros. OmniSteward simplifica la creación de asistentes específicos de dominio para investigación, operaciones, marketing y más, ofreciendo flexibilidad, escalabilidad y transparencia de código abierto para empresas y desarrolladores.

ThreeAgents está construido en Python, aprovechando la API de completado de chat de OpenAI para instanciar múltiples agentes IA con roles distintos (sistema, asistente, usuario). Proporciona abstracciones para la solicitud a agentes, manejo de mensajes basada en roles y gestión de memoria contextual. Los desarrolladores pueden definir plantillas de prompts personalizadas, configurar personalidades de agentes y encadenar interacciones para simular diálogos realistas o flujos de trabajo orientados a tareas. El marco maneja el paso de mensajes, la gestión de ventanas de contexto y los registros, permitiendo experimentos en toma de decisiones colaborativa o descomposición jerárquica de tareas. Con soporte para variables de entorno y agentes modulares, ThreeAgents permite cambiar sin problemas entre los backend de LLM de OpenAI y locales, facilitando prototipados rápidos. Incluye scripts de ejemplo y soporte para Docker para una configuración rápida.