Practical AI Agents proporciona a los desarrolladores un marco completo y ejemplos listos para usar para construir agentes autónomos impulsados por grandes modelos de lenguaje. Muestra cómo integrar herramientas API (por ejemplo, navegadores web, bases de datos, funciones personalizadas), implementar memoria tipo RAG, gestionar el contexto de las conversaciones y realizar planificación dinámica. Los ejemplos pueden adaptarse para chatbots, asistentes de análisis de datos, scripts de automatización de tareas o herramientas de investigación. El repositorio incluye notebooks, Dockerfiles y archivos de configuración para facilitar la configuración y el despliegue en diferentes entornos.

Spellcaster proporciona un enfoque estructurado para construir agentes de IA usando 'hechizos' — una combinación de solicitudes, lógica y flujos de trabajo. Los desarrolladores escriben configuraciones YAML para definir los roles, entradas, salidas y pasos de orquestación de los agentes. La herramienta CLI ejecuta los hechizos, enruta mensajes y se integra sin problemas con OpenAI, Anthropic y otras API de LLM. Spellcaster rastrea los registros de ejecución, mantiene el contexto de la conversación y soporta plugins personalizados para preprocesamiento y postprocesamiento. Su interfaz de depuración visualiza la secuencia de llamadas y flujos de datos, facilitando la identificación de fallos en los solicitudes y problemas de rendimiento. Al abstraer patrones complejos de orquestación y estandarizar las plantillas de solicitud, Spellcaster reduce la carga de desarrollo y asegura un comportamiento consistente del agente en diferentes entornos.

Whiz está diseñado para ofrecer una base sólida para desarrollar agentes inteligentes capaces de realizar flujos de trabajo conversacionales y de tareas complejas. Usando Whiz, los desarrolladores definen "herramientas"—funciones en Python o APIs externas—que el agente puede invocar al procesar consultas del usuario. Un módulo de memoria integrado captura y recupera el contexto de la conversación, permitiendo interacciones coherentes de múltiples turnos. Un motor de planificación dinámico descompone metas en pasos accionables, mientras que una interfaz flexible permite inyectar políticas personalizadas, registros de herramientas y backend de memoria. Whiz soporta búsqueda semántica basada en embeddings para recuperar documentos relevantes, registro para auditoría y ejecución asíncrona para escalar. Totalmente de código abierto, Whiz puede desplegarse en cualquier lugar que ejecute Python, permitiendo la creación rápida de prototipos de bots de soporte al cliente, asistentes de análisis de datos o agentes especializados en dominio con mínima cantidad de código repetido.