FastMCP es un framework de código abierto en Python para construir servidores y clientes MCP (Protocolo de Contexto del Modelo) que habilitan a los LLM con herramientas externas, fuentes de datos y peticiones personalizadas. Los desarrolladores definen clases de herramientas y manejadores de recursos en Python, los registran en el servidor FastMCP y los despliegan usando protocolos de transporte como HTTP, STDIO o SSE. La biblioteca cliente ofrece una interfaz asíncrona para interactuar con cualquier servidor MCP, facilitando la integración fluida de agentes AI en aplicaciones.

FastAPI Agents ofrece una capa de servicio robusta para el desarrollo de agentes basados en LLM utilizando el framework web FastAPI. Permite definir comportamientos de agentes con cadenas LangChain, herramientas y sistemas de memoria. Cada agente puede exponerse como un endpoint REST estándar, soportando solicitudes asíncronas, respuestas en streaming y cargas útiles personalizadas. La integración con almacenes vectoriales permite generación aumentada por recuperación para aplicaciones basadas en conocimiento. El framework incluye registros integrados, ganchos de monitoreo y soporte para Docker para despliegues en contenedor. Es fácil extender agentes con nuevas herramientas, middleware y autenticación. FastAPI Agents acelera la preparación para producción de soluciones IA, asegurando seguridad, escalabilidad y mantenibilidad en aplicaciones empresariales e investigativas.

A2A4J es un marco ligero en Java diseñado para construir agentes IA autónomos. Ofrece abstracciones para agentes, herramientas, memorias y planificadores, soportando la ejecución asíncrona de tareas y la integración fluida con OpenAI y otras APIs LLM. Su diseño modular permite definir herramientas y almacenes de memoria personalizados, orquestar flujos de trabajo de múltiples pasos y gestionar ciclos de decisión. Con manejo de errores incorporado, registro y extensibilidad, A2A4J acelera el desarrollo de aplicaciones Java inteligentes y microservicios.

Chainlit es un marco Python asincrónico de código abierto diseñado para ayudar a los desarrolladores a construir y desplegar rápidamente aplicaciones escalables de IA conversacional y de agentes. Soporta integraciones con bibliotecas y marcos populares de Python para proporcionar una experiencia de desarrollo fluida. Con Chainlit, los usuarios pueden crear aplicaciones de chat listas para producción que pueden manejar interacciones complejas y mantener el contexto de conversación.

DelphiGemini proporciona un envoltorio ligero y fácil de usar para la API Google Gemini LLM para desarrolladores Delphi. Gestiona autenticación, formateo de solicitudes y análisis de respuestas, permitiendo enviar prompts y recibir completaciones de texto o respuestas de chat. Con soporte para salida en streaming, puedes mostrar tokens en tiempo real. La biblioteca también ofrece métodos síncronos y asíncronos, tiempos de espera configurables y reportes detallados de errores. Úsalo para construir chatbots, generadores de contenido, traductores, resumidores o cualquier función impulsada por IA directamente en tus aplicaciones Delphi.

Flock proporciona un marco modular y amigable para encadenar múltiples llamadas LLM, gestionar la memoria conversacional e integrar herramientas externas en agentes autónomos. Con soporte para ejecución asíncrona y extensiones de plugins, Flock permite un control preciso sobre comportamientos del agente, disparadores y manejo del contexto. Funciona perfectamente en entornos Node.js y navegador, permitiendo a los equipos prototipar rápidamente chatbots, flujos de procesamiento de datos, asistentes virtuales y otras soluciones de automatización impulsadas por 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.

vagent_comm es un marco cliente API que simplifica el intercambio de mensajes entre aplicaciones Python y agentes VAgent AI. Soporta autenticación segura con tokens, formato automático de JSON y doble transporte mediante WebSocket y HTTP REST. Los desarrolladores pueden establecer sesiones, enviar cargas de texto o datos, gestionar respuestas en flujo y manejar reintentos en errores. La interfaz asincrónica de la biblioteca y la gestión de sesiones incorporada permiten una integración sin problemas en chatbots, servidores de asistentes virtuales y flujos de trabajo automatizados.

SwiftAgent ofrece un conjunto de herramientas robusto para construir agentes inteligentes integrando directamente los modelos de OpenAI en Swift. Los desarrolladores pueden declarar acciones personalizadas y herramientas externas, que los agentes invocan en función de las consultas del usuario. El framework mantiene la memoria conversacional, permitiendo que los agentes hagan referencia a interacciones pasadas. Soporta plantillas de prompts e inyección dinámica de contexto, facilitando diálogos multilateral y lógica de decisión. La API asíncrona de SwiftAgent funciona perfectamente con la concurrencia de Swift, haciéndolo ideal para entornos de iOS, macOS o en el lado del servidor. Al abstraer llamadas a modelos, almacenamiento de memoria y orquestación de pipelines, SwiftAgent permite a los equipos prototipar y desplegar asistentes conversacionales, chatbots o agentes de automatización rápidamente en proyectos de Swift.