MindForge es un marco de orquestación robusto diseñado para construir y desplegar agentes impulsados por IA con mínimo código boilerplate. Ofrece una arquitectura modular que incluye un planificador de tareas, motor de razonamiento, gestor de memoria y capa de ejecución de herramientas. Al aprovechar los LLMs, los agentes pueden analizar la entrada del usuario, formular planes y llamar a herramientas externas — como APIs de scraping web, bases de datos o scripts personalizados — para completar tareas complejas. Los componentes de memoria almacenan el contexto conversacional, permitiendo interacciones de múltiples turnos, mientras que el motor de decisiones selecciona dinámicamente acciones basándose en políticas definidas. Con soporte para plugins y pipelines personalizables, los desarrolladores pueden ampliar funcionalidades incluyendo herramientas personalizadas, integraciones de terceros y bases de conocimiento específicas. MindForge simplifica el desarrollo de agentes IA, facilitando prototipado rápido y despliegue escalable en ambientes de producción.

Agentless es un marco ligero y sin agente diseñado para simplificar los flujos de trabajo de automatización de código impulsados por IA. Al integrarse directamente con modelos de lenguaje grande mediante llamadas API, genera, ejecuta y valida código en tiempo real en diversos entornos. Los desarrolladores definen tareas en flujos de trabajo YAML o JSON y amplían la funcionalidad mediante una arquitectura de plugins que admite múltiples lenguajes de programación. Agentless elimina la sobrecarga de procesos de agentes dedicados, simplificando la implementación y monitoreo. Ofrece conectores integrados para GitHub Actions, Jenkins y otros sistemas CI/CD, además de módulos de pruebas automatizadas para revisión de código, generación de pruebas unitarias y análisis estático para garantizar una salida de alta calidad.

Build with ADK simplifica la creación de agentes de IA proporcionando una herramienta CLI de scaffolding, definiciones de flujo de trabajo, módulos de integración LLM, utilidades de prueba, registro y soporte para despliegue. Los desarrolladores pueden inicializar proyectos de agentes, seleccionar modelos IA, configurar prompts, conectar herramientas o APIs externas, realizar pruebas locales y llevar sus agentes a producción o plataformas de contenedores, todo con comandos sencillos. La arquitectura modular permite extender fácilmente con plugins y soporta múltiples lenguajes de programación para máxima flexibilidad.