La muestra Aspire Semantic Kernel Creative Writer ofrece un punto de partida completo para construir un agente de escritura con IA que aprovecha el marco Semantic Kernel de Microsoft. Integra modelos de Azure OpenAI para generar texto creativo y usa memoria semántica para persistir y recordar detalles específicos del usuario. Los desarrolladores pueden crear habilidades personalizadas, como lluvia de ideas para historias, perfiles de personajes y refinar arcos narrativos, y enlazarlas en pipelines de varios pasos. La muestra demuestra cómo configurar el kernel, registrar almacenes de memoria, definir funciones semánticas en código o habilidades basadas en directorios y ejecutarlas en una aplicación de consola. Al extender o reemplazar archivos de habilidades, los usuarios pueden adaptar el agente a sus flujos de trabajo de escritura creativa u otros escenarios de generación de texto.

PersonalAI ofrece un marco de agente completo que combina integraciones avanzadas de LLM con memoria semántica persistente y un sistema de plugins extensible. Los desarrolladores pueden configurar backends de memoria como Redis, SQLite, PostgreSQL o tiendas vectoriales para gestionar embeddings y recordar conversaciones pasadas. Los plugins integrados soportan tareas como búsqueda en web, lectura/escritura de archivos y ejecución de código Python, mientras que una API de plugins robusta permite desarrollar herramientas personalizadas. El agente coordina las solicitudes a LLM y las invocaciones de herramientas en un flujo de trabajo dirigido, habilitando respuestas contextuales y acciones automatizadas. Utiliza LLM locales vía Hugging Face o servicios en la nube vía OpenAI y Azure OpenAI. El diseño modular de PersonalAI facilita la prototipación rápida de asistentes específicos de dominio, bots de investigación automatizados o agentes de gestión del conocimiento que aprenden y se adaptan con el tiempo.

ROCKET-1 es una plataforma de orquestación de agentes IA de código abierto diseñada para construir sistemas multiaente avanzados. Permite a los usuarios definir pipelines de agentes usando una API modular, logrando encadenar sin problemas modelos de lenguaje, plugins y almacenes de datos. Las funciones clave incluyen memoria semántica para mantener el contexto entre sesiones, integración dinámica de herramientas para APIs externas y bases de datos, y paneles de monitoreo integrados para seguir métricas de rendimiento. Los desarrolladores pueden personalizar los workflows con poca codificación, escalar horizontalmente mediante implementaciones en contenedores y ampliar la funcionalidad mediante una arquitectura de plugins. ROCKET-1 soporta depuración en tiempo real, reintentos automáticos y controles de seguridad, siendo ideal para bots de soporte al cliente, asistentes de investigación y tareas de automatización empresarial.