OSU NLP Middleware es un framework ligero en Python que simplifica el desarrollo de sistemas de agentes IA. Proporciona un ciclo principal que orquesta las interacciones entre modelos de lenguaje natural y funciones de herramientas externas definidas como plugins. El framework soporta proveedores LLM populares (OpenAI, Hugging Face, etc.) y permite registrar herramientas personalizadas para tareas como consultas a bases de datos, recuperación de documentos, búsqueda en la web, cálculos matemáticos y llamadas API RESTful. Middleware gestiona el historial de conversaciones, limites de tasa, y registra todas las interacciones. También ofrece almacenamiento en caché configurable y políticas de reintentos para mayor fiabilidad, facilitando la construcción de asistentes inteligentes, chatbots y flujos de trabajo autónomos con mínimo código estándar.

Swarms funciona como un marco centrado en Python y una interfaz web, permitiendo a los usuarios configurar agentes individuales con roles específicos, gestión de memoria y prompts personalizados. Los usuarios definen las interacciones de los agentes mediante un constructor de flujo visual o configuración YAML, orquestando árboles de decisión complejos, debates y tareas colaborativas. La plataforma soporta integración de plugins para consultas de datos, acceso a bases de conocimiento y llamadas a APIs de terceros. Tras el despliegue, Swarms proporciona monitoreo en tiempo real de la actividad de los agentes, métricas de rendimiento y registros. Se escala horizontalmente usando herramientas de orquestación de containers, permitiendo simulaciones IA a gran escala, arquitecturas de control robótico o automatizaciones de workflows inteligentes. La arquitectura de código abierto garantiza extensibilidad, mejoras comunitarias y opciones de hosting propio para control completo de los datos.

Astro Agents ofrece una arquitectura modular para construir agentes de IA en JavaScript y TypeScript. Los desarrolladores pueden registrar herramientas personalizadas para búsqueda de datos, integrar almacenes de memoria para preservar el contexto de la conversación y orquestar flujos de trabajo en múltiples pasos. Es compatible con múltiples proveedores de LLM como OpenAI y Hugging Face, y puede desplegarse como sitios estáticos o funciones sin servidor. Con observabilidad incorporada y plugins extensibles, los equipos pueden prototipar, probar y escalar asistentes impulsados por IA sin grandes sobrecargas de infraestructura.