autogen4j es una biblioteca ligera en Java diseñada para abstraer la complejidad de construir agentes de IA autónomos. Ofrece módulos principales para planificación, almacenamiento de memoria y ejecución de acciones, permitiendo que los agentes descompongan objetivos de alto nivel en sub-tareas secuenciales. El framework se integra con proveedores de LLM (por ejemplo, OpenAI, Anthropic) y permite registrar herramientas personalizadas (clientes HTTP, conectores de bases de datos, entrada/salida de archivos). Los desarrolladores definen agentes mediante un DSL fluido o anotaciones, ensamblando rápidamente pipelines para enriquecimiento de datos, informes automatizados y bots conversacionales. Un sistema de plugins extensible asegura flexibilidad, permitiendo comportamientos ajustados en diversas aplicaciones.

Melissa proporciona una arquitectura ligera y extensible para construir agentes impulsados por IA sin requerir un extenso código boilerplate. En su núcleo, el framework utiliza un sistema basado en plugins donde los desarrolladores pueden registrar acciones personalizadas, conectores de datos y módulos de memoria. El subsistema de memoria permite la conservación del contexto a través de interacciones, mejorando la continuidad conversacional. Los adaptadores de integración permiten a los agentes obtener y procesar información desde API, bases de datos o archivos locales. Combinando una API sencilla, herramientas CLI y interfaces estandarizadas, Melissa agiliza tareas como automatizar consultas de clientes, generar informes dinámicos o orquestar flujos de trabajo de múltiples pasos. El framework es independiente del lenguaje para integraciones, adecuado para proyectos centrados en Python y puede desplegarse en entornos Linux, macOS o Docker.