Agent Starter Pack es un kit de herramientas para desarrolladores que crea agentes inteligentes e interactivos en Google Cloud. Ofrece plantillas en Node.js y Python para gestionar flujos de conversación, mantener memoria a largo plazo y realizar invocaciones de herramientas y APIs. Construido sobre Vertex AI y Cloud Functions o Cloud Run, soporta planificación en múltiples pasos, enrutamiento dinámico, observabilidad y registro. Los desarrolladores pueden ampliar conectores para servicios personalizados, construir asistentes específicos de dominio y desplegar agentes escalables en minutos.

AI Agents with LangGraph aprovecha una representación gráfica para definir relaciones y comunicaciones entre agentes de IA autónomos. Cada nodo representa un agente o una herramienta, permitiendo la descomposición de tareas, personalización de prompts y enrutamiento dinámico de acciones. El marco se integra perfectamente con LLMs populares y soporta funciones de herramientas personalizadas, almacenes de memoria y registros para depuración. Los desarrolladores pueden prototipar flujos complejos, automatizar procesos de múltiples pasos y experimentar con interacciones colaborativas entre agentes con solo unas líneas de código Python.

CodeFuse-muAgent es un marco de código abierto basado en Python que orquesta múltiples agentes IA autónomos para resolver tareas complejas de manera colaborativa. Los desarrolladores definen agentes individuales con habilidades especializadas — como procesamiento de datos, comprensión del lenguaje natural o interacción con API externas — y configuran protocolos de comunicación para una delegación dinámica de tareas. El marco proporciona gestión centralizada de memoria, registro y monitoreo, manteniéndose independiente del modelo, y soporta integraciones con LLMs populares y modelos IA personalizados. Con CodeFuse-muAgent, los equipos pueden construir flujos de trabajo IA modulares, automatizar procesos de múltiples pasos y escalar despliegues en diversos entornos. Los archivos de configuración flexibles y APIs extensibles permiten prototipado rápido, pruebas y ajuste fino, siendo adecuado para casos de uso en soporte al cliente, generación de contenido, asistentes de investigación, y más.

Este marco permite a los usuarios diseñar, configurar y desplegar múltiples agentes de IA que se comunican mediante mensajes JSON a través de un orquestador central. Cada agente puede tener diferentes roles, instrucciones y módulos de memoria, y puedes integrar cualquier proveedor de LLM implementando una interfaz de proveedor. El sistema admite historial de conversaciones persistente, enrutamiento dinámico y extensiones modulares. Ideal para simular debates, automatizar flujos de soporte al cliente o coordinar generación de documentos de múltiples pasos. Funciona en Python con soporte para Docker para implementaciones en contenedores.

Nexus Agents es un marco modular para construir sistemas multiagentes impulsados por IA con grandes modelos de lenguaje en el núcleo. Los desarrolladores pueden definir agentes personalizados, integrar herramientas externas y orquestar flujos de trabajo mediante configuraciones declarativas YAML o Python. Soporta enrutamiento dinámico de tareas, gestión de memoria y comunicación entre agentes, garantizando automatización escalable y confiable. Con registros, manejo de errores y soporte CLI integrados, Nexus Agents simplifica la creación de pipelines complejos que abarcan recuperación de datos, análisis, generación de contenido e interacción con clientes. Su arquitectura permite una fácil extensión con herramientas personalizadas o proveedores de LLM, capacitando a los equipos para automatizar procesos comerciales, tareas de investigación y flujos operativos de manera consistente y mantenible.

El Multi-LLM Dynamic Agent Router es un marco de arquitectura abierta para construir colaboraciones de agentes de IA. Cuenta con un enrutador dinámico que dirige las sub-solicitudes al modelo lingüístico óptimo y una interfaz GraphQL para definir prompts compuestos, consultar resultados y fusionar respuestas. Esto permite a los desarrolladores dividir tareas complejas en micro-prompts, enviarlos a LLM especializados y recombinar las salidas de forma programática, logrando mayor relevancia, eficiencia y mantenibilidad.