TreeInstruct ofrece un marco para construir pipelines jerárquicos de prompts basados en árboles de decisión para grandes modelos lingüísticos. Los usuarios pueden definir nodos que representan prompts o llamadas a funciones, establecer ramas condicionales en función de la salida del modelo y ejecutar el árbol para guiar flujos de trabajo complejos. Es compatible con integración con OpenAI y otros proveedores de LLM, ofreciendo registro, manejo de errores y parámetros de nodos personalizables para garantizar transparencia y flexibilidad en interacciones de múltiples turnos.

ToolAgents es un marco modular de código abierto para agentes de IA que integra grandes modelos de lenguaje con herramientas externas para automatizar flujos de trabajo complejos. Los desarrolladores registran herramientas mediante un registro centralizado, definiendo endpoints para tareas como llamadas API, consultas a bases de datos, ejecución de código y análisis de documentos. Los agentes pueden planificar operaciones de múltiples pasos, invocando o encadenando dinámicamente herramientas en función de las salidas del LLM. El marco soporta ejecución secuencial y paralela de tareas, manejo de errores y plugins extensibles para integraciones personalizadas de herramientas. Con APIs basadas en Python, ToolAgents simplifica la construcción, prueba y despliegue de agentes inteligentes que recuperan datos, generan contenidos, ejecutan scripts y procesan documentos, permitiendo desarrollo rápido y escalable en análisis, investigación y operaciones comerciales.