ToolFuzz proporciona un marco de pruebas de fuzzing integral, específicamente adaptado para agentes de IA que utilizan herramientas. Genera sistemáticamente secuencias aleatorias de invocación de herramientas, entradas API malformadas y combinaciones inesperadas de parámetros para someter a prueba los módulos de llamada a herramientas del agente. Los usuarios pueden definir estrategias de fuzzing personalizadas mediante una interfaz de plugins modular, integrar herramientas o APIs de terceros y ajustar reglas de mutación para enfocar modos de fallo específicos. El marco recopila trazas de ejecución, mide la cobertura del código para cada componente y destaca excepciones no gestionadas o fallos lógicos. Con agregación de resultados incorporada e informes, ToolFuzz acelera la identificación de casos límite, problemas de regresión y vulnerabilidades de seguridad, fortaleciendo en última instancia la robustez y fiabilidad de los flujos de trabajo impulsados por IA.

AgentMesh proporciona una infraestructura modular para que los desarrolladores creen redes de agentes IA, cada uno enfocado en una tarea o dominio específicos. Los agentes pueden ser descubiertos y registrados dinámicamente en tiempo de ejecución, intercambiar mensajes de manera asíncrona y seguir reglas de enrutamiento configurables. El framework gestiona reintentos, respaldos y recuperación ante errores, permitiendo tuberías multi-agente para procesamiento de datos, apoyo en decisiones o casos de uso conversacionales. Se integra fácilmente con LLM existentes y modelos personalizados mediante una interfaz de plugins sencilla.

rag-services es una plataforma extensible que descompone las pipelines RAG en microservicios discretos. Ofrece un servicio de almacenamiento de documentos, un servicio de indexación vectorial, un servicio de embedding, múltiples servicios de inferencia LLM y un orquestador para coordinar los flujos de trabajo. Cada componente expone APIs REST, permitiéndote mezclar y combinar bases de datos y proveedores de modelos. Con soporte para Docker y Docker Compose, puedes desplegar localmente o en clústeres Kubernetes. El framework habilita soluciones RAG escalables y tolerantes a fallos para chatbots, bases de conocimientos y Q&A automáticos.

ROSA (Rover Sequencing & Autonomy) es un marco completo de autonomía desarrollado por el Laboratorio de Propulsión a Chorro de la NASA para robótica espacial. Cuenta con un planificador modular con IA, un programador consciente de restricciones, y simuladores integrados que producen secuencias de comandos validadas para operaciones de rovers. Los usuarios pueden definir objetivos de misión, restricciones de recursos y normas de seguridad; ROSA generará planes de ejecución óptimos, detectará conflictos y soportará una rápida replanificación ante eventos inesperados. Su arquitectura de plugins permite la integración con sensores, actuadores y herramientas de análisis de telemetría personalizadas, facilitando la autonomía completa en misiones planetarias.

SPEAR (Plataforma escalable para inferencia de IA en el edge en tiempo real) está diseñado para gestionar todo el ciclo de vida de la inferencia de IA en el edge. Los desarrolladores pueden definir pipelines en streaming que ingieren datos de sensores, videos o logs a través de conectores hacia Kafka, MQTT o fuentes HTTP. SPEAR despliega modelos en contenedores de forma dinámica en nodos de trabajo, equilibrando cargas en clústeres y garantizando respuestas con baja latencia. Incluye versionado de modelos incorporado, controles de salud y telemetría, exponiendo métricas a Prometheus y Grafana. Los usuarios pueden aplicar transformaciones personalizadas o alertas mediante una arquitectura modular de plugins. Con escalado automático y recuperación ante fallos, SPEAR ofrece análisis en tiempo real confiables para IoT, automatización industrial, ciudades inteligentes y sistemas autónomos en entornos heterogéneos.