Llama-Agent es un conjunto de herramientas enfocado en desarrolladores para crear agentes de IA inteligentes potenciados por grandes modelos de lenguaje. Ofrece integración de herramientas para llamar a APIs o funciones externas, gestión de memoria para almacenar y recuperar contexto, y planificación en cadena de pensamiento para desglosar tareas complejas. Los agentes pueden ejecutar acciones, interactuar con entornos personalizados y adaptarse mediante un sistema de plugins. Como un proyecto de código abierto, soporta la extensión sencilla de componentes centrales, permitiendo experimentación rápida y despliegue de flujos de trabajo automatizados en varias áreas.

El adaptador de herramientas MCP actúa como una capa intermedia entre agentes basados en modelos de lenguaje y las implementaciones de herramientas externas. Al registrar firmas de funciones o descriptores de herramientas, el marco analiza automáticamente las salidas del agente que especifican llamadas a herramientas, asigna el adaptador apropiado, maneja la serialización de entrada y devuelve el resultado al contexto de razonamiento. Las funciones incluyen descubrimiento dinámico de herramientas, control de concurrencia, registro y pipelines de manejo de errores. Soporta definir interfaces de herramientas personalizadas e integrar servicios en la nube o en las instalaciones. Esto permite construir flujos de trabajo complejos de múltiples herramientas, como orquestación de APIs, recuperación de datos y operaciones automatizadas, sin modificar el código del agente subyacente.

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.