Crewai proporciona una biblioteca en Python para diseñar y ejecutar sistemas con múltiples agentes de IA. Los usuarios pueden definir agentes individuales con roles especializados, configurar canales de mensajería para comunicación entre agentes e implementar planificadores dinámicos para asignar tareas en función del contexto en tiempo real. Su arquitectura modular permite integrar diferentes LLM o modelos personalizados para cada agente. Herramientas integradas de registro y monitoreo rastrean conversaciones y decisiones, permitiendo una depuración y mejora iterativa del comportamiento de los agentes.

CAMEL-AI es un marco basado en Python que permite a desarrolladores e investigadores construir, configurar y hacer correr múltiples agentes de IA autónomos alimentados por LLMs. Ofrece soporte integrado para generación aumentada por recuperación (RAG), uso de herramientas externas, comunicación entre agentes, gestión de memoria y estado, y programación. Con componentes modulares y fácil integración, los equipos pueden prototipar sistemas multi-agente complejos, automatizar flujos de trabajo y escalar experimentos en diferentes backends de LLM.