Avalon-LLM es un marco de IA multi-agente basado en Python que permite a los usuarios orquestar múltiples agentes impulsados por LLM en un entorno coordinado. Cada agente puede configurarse con herramientas específicas, incluyendo búsqueda en Internet, operaciones con archivos y APIs personalizadas, para realizar tareas especializadas. El marco soporta módulos de memoria para almacenar el contexto de conversaciones y conocimientos a largo plazo, razonamiento en cadena para mejorar la toma de decisiones, y pipelines de evaluación integrados para benchmarking del rendimiento del agente. Avalon-LLM proporciona un sistema de plugins modular que permite a los desarrolladores agregar o reemplazar fácilmente componentes como proveedores de modelos, toolkits y almacenes de memoria. Con archivos de configuración sencillos e interfaces de línea de comandos, los usuarios pueden desplegar, monitorear y extender flujos de trabajo autónomos de IA adaptados para investigación, desarrollo y casos de producción.

llm-ReAct implementa la arquitectura ReAct (Reasoning and Acting) para modelos de lenguaje grande, permitiendo una integración fluida del razonamiento en cadena con la ejecución de herramientas externas y el almacenamiento de memoria. Los desarrolladores pueden configurar un conjunto de herramientas personalizadas —como búsqueda web, consultas a bases de datos, operaciones con archivos y calculadoras— e instruir al agente para planear tareas de múltiples pasos, invocando herramientas según sea necesario para recuperar o procesar información. El módulo de memoria integrado preserva el estado de la conversación y acciones pasadas, apoyando comportamientos del agente más conscientes del contexto. Con código modular en Python y soporte para APIs de OpenAI, llm-ReAct simplifica la experimentación y despliegue de agentes inteligentes que puedan resolver problemas de forma adaptativa, automatizar flujos de trabajo y ofrecer respuestas enriquecidas en contexto.

Easy-Agent acelera el desarrollo de agentes de IA proporcionando un marco modular que integra los LLM con herramientas externas, seguimiento de sesión en memoria y flujos de acción configurables. Los desarrolladores comienzan definiendo un conjunto de envoltorios de herramientas que exponen APIs o ejecutables, luego instancian un agente con estrategias de razonamiento deseadas, como paso único, cadenas de pensamiento múltiples, o instrucciones personalizadas. El marco administra el contexto, invoca herramientas dinámicamente según la salida del modelo y rastrea el historial de conversación mediante la memoria de sesión. Soporta ejecución asíncrona para tareas paralelas y manejo robusto de errores para garantizar un rendimiento estable del agente. Al abstraer la orquestación compleja, Easy-Agent permite a los equipos desplegar asistentes inteligentes para casos de uso como investigación automatizada, bots de soporte al cliente, pipelines de extracción de datos y asistentes de programación con una configuración mínima.