Minerva es un marco de agentes AI extensible diseñado para automatizar flujos de trabajo complejos utilizando grandes modelos de lenguaje. Los desarrolladores pueden integrar herramientas externas, como búsquedas web, llamadas a API o procesadores de archivos, definir estrategias de planificación personalizadas y gestionar memoria conversacional o persistente. Minerva soporta ejecución de tareas tanto sincrónica como asincrónicamente, registro configurable y una arquitectura de plugins, facilitando la creación de prototipos, pruebas y despliegues de agentes inteligentes capaces de razonar, planear y usar herramientas en escenarios del mundo real.

Fast-LLM-Agent-MCP es un marco de trabajo Python ligero de código abierto para construir agentes IA que combinan gestión de memoria, razonamiento en cadena y planificación en múltiples pasos. Los desarrolladores pueden integrarlo con OpenAI, Azure OpenAI, Llama local y otros modelos para mantener el contexto de la conversación, generar rastros de razonamiento estructurados y descomponer tareas complejas en subtareas ejecutables. Su diseño modular permite la integración de herramientas personalizadas y almacenes de memoria, ideal para aplicaciones como asistentes virtuales, sistemas de apoyo a decisiones y bots de soporte al cliente automatizados.

Saga proporciona una arquitectura flexible para construir agentes IA que planifican y ejecutan flujos de trabajo de múltiples pasos. Los componentes principales incluyen un módulo planificador que descompone metas en acciones, un almacén de memoria para contexto conversacional y tareas, y un registro de herramientas para integrar servicios o scripts externos. Los agentes funcionan de manera asíncrona, gestionan estado entre sesiones y soportan desarrollo de herramientas personalizadas. Saga permite un prototipado rápido de asistentes autónomos, automatizando tareas como recopilación de datos, alertas y preguntas interactivos en su propio entorno Python.