Agent Control Plane ofrece un plano de control centralizado para diseñar, orquestar y operar agentes de IA autónomos a gran escala. Los desarrolladores pueden configurar comportamientos del agente mediante definiciones declarativas, integrar servicios y APIs externas como herramientas, y encadenar flujos de trabajo en múltiples pasos. Admite despliegues en contenedores con Docker o Kubernetes, monitorización en tiempo real, registro y métricas a través de un panel web. El framework incluye una CLI y una API REST para automatización, permitiendo iteraciones sin problemas, control de versiones y restauración de configuraciones del agente. Con una arquitectura de plugins extensible y escalabilidad incorporada, Agent Control Plane acelera todo el ciclo de vida del agente IA, desde pruebas locales hasta entornos de producción de nivel empresarial.

AgentSmith es un marco modular de orquestación de agentes en Python que permite a los desarrolladores definir, configurar y ejecutar múltiples agentes de IA colaborativamente. A cada agente se le pueden asignar roles especializados como investigador, planificador, codificador o revisador, y comunicarse mediante un bus de mensajes interno. AgentSmith soporta gestión de memoria con almacenes vectoriales como FAISS o Pinecone, descomposición de tareas en subtareas y supervisión automática para garantizar el cumplimiento de objetivos. Los agentes y los pipelines se configuran mediante archivos YAML legibles por humanos, y el marco se integra a la perfección con las APIs de OpenAI y con modelos LLM personalizados. Incluye registro, supervisión y manejo de errores integrados, lo que lo hace ideal para automatizar flujos de trabajo de desarrollo de software, análisis de datos y sistemas de soporte a decisiones.