LLPhant es un marco de trabajo en código abierto en Python que permite a los desarrolladores crear agentes versátiles impulsados por LLM. Ofrece abstracciones integradas para la integración de herramientas (APIs, búsqueda, bases de datos), gestión de memoria para conversaciones de múltiples turnos y bucles de decisión personalizables. Con soporte para múltiples backends LLM (OpenAI, Hugging Face, otros), componentes estilo plugin y flujos de trabajo basados en configuración, LLPhant acelera el desarrollo de agentes. Úselo para prototipar chatbots, automatizar tareas o construir asistentes digitales que aprovechan herramientas externas y memoria contextual sin código repetitivo.

Steel es un marco enfocado en desarrolladores, diseñado para acelerar la creación y operación de agentes impulsados por LLM en entornos de producción. Ofrece conectores agnósticos del proveedor para las principales APIs de modelos, un almacén de memoria en memoria y persistente, patrones integrados para invocación de herramientas, almacenamiento en caché automático de respuestas y rastreo detallado para la observabilidad. Los desarrolladores pueden definir flujos de trabajo complejos para agentes, integrar herramientas personalizadas (p. ej., búsqueda, consultas a bases de datos y APIs externas) y gestionar salidas en streaming. Steel abstrae la complejidad de la orquestación, permitiendo a los equipos enfocarse en la lógica empresarial y iterar rápidamente en aplicaciones impulsadas por IA.