Goated Agents simplifica la construcción de sistemas autónomos sofisticados impulsados por IA en Go. Al incrustar el procesamiento en cadena directamente en el tiempo de ejecución del lenguaje, los desarrolladores pueden implementar razonamiento de múltiples pasos con registros de razonamiento intermedios transparentes. La biblioteca ofrece una API de definición de herramientas, permitiendo a los agentes llamar a servicios externos, bases de datos o módulos de código personalizados. La gestión de memoria permite mantener un contexto persistente a través de las interacciones. La arquitectura de plugins facilita la extensión de capacidades principales, como envoltorios de herramientas, registro y monitoreo. Goated Agents aprovecha el rendimiento y la tipificación estática de Go para ofrecer una ejecución eficiente y confiable del agente. Ya sea para construir chatbots, pipelines de automatización o prototipos de investigación, Goated Agents proporciona los componentes básicos para orquestar flujos complejos de razonamiento e integrar inteligencia impulsada por LLM de manera transparente en aplicaciones Go.

AgentIn es un marco basado en Python para crear agentes de IA que acelera el desarrollo de agentes conversacionales y orientados a tareas. Ofrece módulos de memoria integrados para mantener el contexto, integración dinámica de herramientas para llamar a APIs externas o funciones locales, y un sistema flexible de plantillas de prompts para interacciones personalizadas. La orquestación de múltiples agentes permite flujos de trabajo en paralelo, mientras que el registro y el caché mejoran la fiabilidad y la capacidad de auditoría. Es fácilmente configurable mediante YAML o código Python, soporta principales proveedores de LLM y puede extenderse con plugins personalizados para capacidades específicas de dominio.

bedrock-agent es un marco versátil de agentes de IA que se integra con la suite de grandes modelos de lenguaje de AWS Bedrock para orquestar flujos de trabajo complejos y dirigidos por tareas. Ofrece una arquitectura de plugins para registrar herramientas personalizadas, módulos de memoria para la persistencia de contexto y un mecanismo de razonamiento en cadena para mejorar el lógica. A través de una API Python sencilla y una interfaz de línea de comandos, permite a los desarrolladores definir agentes que pueden llamar a servicios externos, procesar documentos, generar código o interactuar con usuarios vía chat. Los agentes pueden configurarse para seleccionar automáticamente las herramientas relevantes en función de las solicitudes de los usuarios y mantener el estado conversacional a través de sesiones. Este marco es de código abierto, extensible y optimizado para prototipado rápido y despliegue de asistentes IA en entornos locales o en la nube de AWS.