TinyAuton ofrece una arquitectura minimalista y extensible para construir agentes autónomos que planifican, ejecutan y refinan tareas mediante los modelos GPT de OpenAI. Incluye módulos incorporados para definir objetivos, gestionar el contexto de la conversación, invocar herramientas personalizadas y registrar decisiones del agente. A través de bucles iterativos de autorreflexión, el agente puede analizar resultados, ajustar planes y volver a intentar pasos fallidos. Los desarrolladores pueden integrar APIs externas o scripts locales como herramientas, configurar memoria o estado, y personalizar la pipeline de razonamiento del agente. TinyAuton está optimizado para prototipar rápidamente flujos de trabajo impulsados por IA, desde extracción de datos hasta generación de código, todo con pocas líneas de Python.

ADK-Golang es un kit de desarrollo de agentes de código abierto para el ecosistema Go. Provee un marco modular para registrar y gestionar herramientas (APIs, bases de datos, servicios externos), crear plantillas de prompts dinámicas y mantener la memoria de conversación para interacciones multiterna. Con patrones de orquestación incorporados y soporte de registros, los desarrolladores pueden configurar, probar y desplegar agentes IA que realicen tareas como recuperación de datos, flujos de trabajo automatizados y chats contextuales. ADK-Golang abstrae llamadas a API de bajo nivel y simplifica todo el ciclo de vida de los agentes — desde la inicialización y planificación hasta la ejecución y gestión de respuestas — completamente en Go.

Agents with ADK es un marco de Python de código abierto diseñado para simplificar la creación de agentes inteligentes impulsados por grandes modelos de lenguaje. Incluye plantillas de agentes modulares, gestión de memoria incorporada, interfaces de ejecución de herramientas y capacidades de coordinación multi-agente. Los desarrolladores pueden integrar rápidamente funciones personalizadas o API externas, configurar cadenas de planificación y razonamiento, y monitorizar las interacciones de los agentes. El marco soporta integración con proveedores LLM populares y ofrece funcionalidades de registro, lógica de reintento y extensibilidad para despliegues en producción.

NagaAgent es una biblioteca de código abierto en Python diseñada para simplificar la creación, orquestación y escalado de agentes de IA. Proporciona un sistema plug-and-play para integración de herramientas, objetos de memoria conversacional persistentes y un controlador de múltiples agentes asincrónicos. Los desarrolladores pueden registrar herramientas personalizadas como funciones, gestionar el estado del agente y choreografiar interacciones entre múltiples agentes. El marco incluye funciones de registro, hooks para manejo de errores y configuraciones predefinidas para prototipado rápido. NagaAgent es ideal para construir flujos de trabajo complejos — bots de soporte al cliente, canalizaciones de procesamiento de datos o asistentes de investigación — sin sobrecarga de infraestructura.

OpenAI Agents proporciona un entorno modular para definir, ejecutar y gestionar agentes de IA autónomos respaldados por modelos de lenguaje de OpenAI. Los desarrolladores pueden configurar agentes con almacenes de memoria, registrar herramientas o plugins personalizados, orquestar la colaboración multi-agente y monitorear la ejecución mediante registros integrados. El marco gestiona llamadas API, gestión de contexto y planificación asíncrona de tareas, permitiendo prototipado rápido de flujos de trabajo complejos impulsados por IA y aplicaciones como extracción de datos, automatización de soporte al cliente, generación de código y asistencia en investigación.