Agent-Go proporciona un marco modular para construir agentes de IA autónomos en Go. Integra proveedores de LLM (como OpenAI), almacenes de memoria vectorial para retención de contexto a largo plazo y un motor de planificación flexible que desglosa solicitudes de usuario en pasos ejecutables. Los desarrolladores definen y registran herramientas personalizadas (APIs, bases de datos o comandos de shell) que los agentes pueden invocar. Un gestor de conversaciones rastrea el historial del diálogo, mientras que un planificador configurable organiza llamadas a herramientas e interacciones con LLM. Esto permite a los equipos crear rápidamente asistentes impulsados por IA, flujos de trabajo automatizados y bots orientados a tareas en un entorno de Go listo para producción.

El agente LangGraph combina LLM con una memoria estructurada en grafo para construir agentes autónomos que pueden recordar hechos, razonar sobre relaciones y llamar a funciones o herramientas externas cuando sea necesario. Los desarrolladores definen esquemas de memoria como nodos y aristas del grafo, conectan herramientas o APIs personalizadas y gestionan los flujos de trabajo del agente mediante planificadores y ejecutores configurables. Este enfoque mejora la retención del contexto, permite decisiones basadas en conocimientos y soporta la invocación dinámica de herramientas en diversas aplicaciones.