GRASP ofrece un pipeline estructurado para construir agentes IA en entornos TypeScript o JavaScript. En su núcleo, los desarrolladores definen agentes registrando un conjunto de herramientas—funciones o conectores API externos—y especificando plantillas de prompts que guían el comportamiento del agente. Los módulos de memoria integrados permiten a los agentes almacenar y recuperar información contextual, posibilitando conversaciones de múltiples turnos con estado persistente. El componente de planificación orquesta la selección y ejecución de herramientas según la entrada del usuario, mientras que la capa de ejecución gestiona las llamadas API y el procesamiento de resultados. El sistema de plugins de GRASP soporta extensiones personalizadas, como generación aumentada por recuperación (RAG), programación de tareas y registro. Su diseño modular permite a los equipos elegir solo los componentes que necesitan, facilitando la integración con sistemas y servicios existentes para chatbots, asistentes virtuales y flujos de trabajo automatizados.

En su núcleo, Memary proporciona un sistema modular de gestión de memoria adaptado a agentes de modelos lingüísticos grandes. Al abstraer las interacciones de memoria a través de una API común, soporta múltiples backends, incluyendo diccionarios en memoria, Redis para caché distribuido y almacenes vectoriales como Pinecone o FAISS para búsqueda semántica. Los usuarios pueden definir memorias basadas en esquemas (episódicas, semánticas o a largo plazo) y aprovechar modelos de embeddings para rellenar automáticamente los almacenes vectoriales. Las funciones de recuperación permiten recordar memoria relevante durante las conversaciones, mejorando las respuestas del agente con interacciones pasadas o datos específicos del dominio. Diseñado para la extensibilidad, Memary puede integrar backends y funciones de embedding personalizadas, siendo ideal para desarrollar aplicaciones IA robustas y con estado, como asistentes virtuales, bots de atención al cliente y herramientas de investigación que requieren conocimiento persistente a lo largo del tiempo.

Agenite es un framework de agentes IA centrado en Python, diseñado para agilizar la creación, orquestación y gestión de agentes autónomos. Ofrece componentes modulares como almacenes de memoria, planificadores de tareas y canales de comunicación basados en eventos, permitiendo a los desarrolladores construir agentes capaces de interacciones con estado, razonamiento en múltiples pasos y flujos de trabajo asíncronos. La plataforma proporciona adaptadores para conectar con APIs externas, bases de datos y colas de mensajes, mientras que su arquitectura plug-and-play soporta módulos personalizados para procesamiento de lenguaje natural, recuperación de datos y toma de decisiones. Con backends de almacenamiento integrados para Redis, SQL y cachés en memoria, Agenite garantiza un estado persistente del agente y permite despliegues escalables. También incluye una interfaz de línea de comandos y un servidor JSON-RPC para control remoto, facilitando la integración en pipelines CI/CD y paneles de monitoreo en tiempo real.