OperAgents es un conjunto de herramientas orientado a desarrolladores para construir y orquestar agentes autónomos usando modelos de lenguaje como GPT. Soporta definir clases de agentes personalizadas, integrar herramientas externas (APIs, bases de datos, ejecución de código) y gestionar la memoria del agente para mantener contexto. A través de pipelines configurables, los agentes pueden realizar tareas de múltiples pasos, como investigación, resumir y apoyar la toma de decisiones, invocando dinámicamente herramientas y manteniendo el estado. El marco incluye módulos para monitorear el rendimiento del agente, manejo automático de errores y escalado de ejecuciones. Al abstraer las interacciones con LLM y la gestión de herramientas, OperAgents acelera el desarrollo de flujos de trabajo impulsados por IA en dominios como soporte al cliente automatizado, análisis de datos y generación de contenido.

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.

Aurora proporciona una arquitectura modular para construir agentes de IA generativos que pueden abordar tareas complejas de manera autónoma mediante planificación y ejecución iterativas. Consiste en un componente planificador que descompone objetivos altos en pasos accionables, un ejecutor que invoca estos pasos usando grandes modelos de lenguaje, y una capa de integración de herramientas para conectar APIs, bases de datos o funciones personalizadas. Aurora también incluye gestión de memoria para retener contexto y capacidades de replanificación dinámica para ajustarse a información nueva. Con prompts personalizables y módulos plug-and-play, los desarrolladores pueden prototipar rápidamente agentes de IA para tareas como generación de contenido, investigación, soporte al cliente o automatización de procesos, manteniendo control total sobre los flujos de trabajo y la lógica de decisión.