SCOUT-2 ofrece una arquitectura modular para construir agentes autónomos impulsados por modelos de lenguaje grandes. Incluye descomposición de objetivos, planificación de tareas, un motor de ejecución y un módulo de reflexión basado en retroalimentación. Los desarrolladores definen un objetivo de alto nivel, y SCOUT-2 genera automáticamente un árbol de tareas, asigna agentes trabajadores para su ejecución, supervisa el progreso y ajusta las tareas según los resultados. Se integra con las API de OpenAI y puede extenderse con indicaciones y plantillas personalizadas para soportar una amplia variedad de flujos de trabajo.

Hive es una plataforma robusta de orquestación de agentes de IA diseñada para entornos Node.js. Proporciona un sistema modular para definir, gestionar y ejecutar múltiples agentes en workflows paralelos o secuenciales. Cada agente puede configurarse con roles específicos, plantillas de prompts, almacenes de memoria e integraciones de herramientas externas como APIs o plugins. Hive simplifica las vías de comunicación entre agentes, facilitando el intercambio de datos, la toma de decisiones y la delegación de tareas. Su diseño extensible permite a los desarrolladores implementar utilidades personalizadas, monitorizar registros de ejecución y desplegar agentes a gran escala. Además, Hive ofrece funciones como manejo de errores, políticas de reintentos y optimizaciones de rendimiento, asegurando una automatización confiable. Con una configuración mínima, los equipos pueden prototipar servicios complejos impulsados por IA, incluyendo chatbots, pipelines de análisis de datos y generadores de contenido.

Aladin ofrece una arquitectura modular que permite a los desarrolladores definir agentes autónomos impulsados por grandes modelos de lenguaje (LLMs). Cada agente puede cargar backend de memoria (por ejemplo, SQLite, en memoria), usar plantillas dinámicas de indicaciones e integrar plugins personalizados para llamadas a API externas o ejecución de comandos locales. Incluye un planificador de tareas que descompone objetivos de alto nivel en acciones secuenciales, ejecutándolas en orden y repitiéndolas según la retroalimentación de LLM. La configuración se gestiona mediante archivos YAML y variables de entorno, lo que la hace adaptable a diferentes casos de uso. Los usuarios pueden desplegar Aladin mediante Docker Compose o instalación con pip. Las interfaces CLI y HTTP basadas en FastAPI permiten activar agentes, monitorear ejecuciones e inspeccionar estados de memoria, facilitando la integración con pipelines CI/CD, interfaces de chat o dashboards personalizadas.