LangGraph proporciona una abstracción basada en gráficos para diseñar flujos de trabajo de agentes AI. Los desarrolladores definen nodos que representan solicitudes, herramientas, fuentes de datos o lógica de decisión, y luego conectan estos nodos con bordes para formar un gráfico dirigido. Durante la ejecución, LangGraph recorre el gráfico ejecutando llamadas a LLM, solicitudes API y funciones personalizadas en secuencia o en paralelo. El soporte incorporado para caché, manejo de errores, registros y concurrencia garantiza un comportamiento robusto del agente. Plantillas extensibles de nodos y bordes permiten a los usuarios integrar cualquier servicio o modelo externo, haciendo que LangGraph sea ideal para construir chatbots, pipelines de datos, trabajadores autónomos y asistentes de investigación sin código boilerplate complejo.

llm-lab proporciona un conjunto de herramientas flexible para crear agentes inteligentes que utilizan grandes modelos de lenguaje. Incluye un motor de orquestación de agentes, soporte para plantillas de prompts personalizadas, seguimiento de memoria y estado, e integración sin problemas con APIs y plugins externos. Los usuarios pueden escribir escenarios, definir cadenas de herramientas, simular interacciones y recopilar registros de rendimiento. El marco también ofrece un conjunto de pruebas incorporado para validar el comportamiento de los agentes contra resultados esperados. Diseñado para ser extensible, llm-lab permite a los desarrolladores cambiar proveedores de LLM, agregar nuevas herramientas y evolucionar la lógica de los agentes mediante experimentación iterativa.

PySpur ofrece un entorno integrado para construir, probar y desplegar agentes de IA mediante una interfaz usuario-amistosa basada en nodos. Los desarrolladores ensamblan cadenas de acciones — como llamadas a modelos lingüísticos, recuperación de datos, ramificación de decisiones y interacciones API — arrastrando y conectando bloques modulares. Un modo de simulación en vivo permite a los ingenieros validar la lógica, inspeccionar estados intermedios y depurar workflows antes del despliegue. PySpur también ofrece control de versiones de los flujos de agentes, perfilado de rendimiento y despliegue con un clic en la nube o infraestructura local. Con conectores plug-in y soporte para LLMs y bases de datos vectoriales populares, los equipos pueden prototipar rápidamente agentes de razonamiento complejos, asistentes automatizados o pipelines de datos. Open-source y extensible, PySpur minimiza la boilerplate y la sobrecarga de infraestructura, permitiendo iteraciones más rápidas y soluciones de agentes más robustas.

SARL es un sistema para la toma de decisiones y soporta desarrollo dinámico con Eclipse IDE, proporcionando soporte de editor, generación de código, depuración y herramientas de prueba. El motor de runtime puede apuntar a varias plataformas, incluyendo frameworks de simulación (por ejemplo, MadKit, Janus) y sistemas reales en robótica y IoT. Los desarrolladores pueden estructurar aplicaciones MAS complejas ensamblando habilidades y protocolos modulares, simplificando el desarrollo de sistemas IA distribuidos y adaptativos.