KoG Playground es una plataforma de código abierto basada en navegador, diseñada para simplificar el desarrollo de agentes de generación aumentada por recuperación (RAG). Se conecta a almacenes vectoriales populares como Pinecone o FAISS, permitiendo a los usuarios ingerir corpus de texto, calcular embeddings y configurar visualmente pipelines de recuperación. La interfaz ofrece componentes modulares para definir plantillas de prompts, backends LLM (OpenAI, Hugging Face) y manejadores de cadenas. Los logs en tiempo real muestran el uso de tokens y métricas de latencia para cada llamada API, ayudando a optimizar rendimiento y costos. Los usuarios pueden ajustar en vivo los umbrales de similitud, algoritmos de re-ranking y estrategias de fusión de resultados, y exportar su configuración como fragmentos de código o proyectos reproducibles. KoG Playground facilita el prototipado para chatbots basados en conocimientos, aplicaciones de búsqueda semántica y asistentes de IA personalizados con poca programación.

Multi-Agent System proporciona un conjunto de herramientas ligero pero potente para diseñar y ejecutar simulaciones multi-agente. Los usuarios pueden crear clases de agentes personalizadas para encapsular la lógica de decisión, definir objetos Environment para representar estados y reglas del mundo, y configurar un motor de simulación para coordinar las interacciones. El marco soporta componentes modulares para registro, recopilación de métricas y visualización básica para analizar comportamientos de agentes en escenarios cooperativos o adversariales. Es adecuado para prototipado rápido de robótica en enjambre, asignación de recursos y experimentos de control descentralizado.

El Agente MCP proporciona una base sólida para construir asistentes inteligentes impulsados por IA, ofreciendo componentes modulares para integrar modelos de lenguaje, herramientas personalizadas y fuentes de datos. Sus funcionalidades principales incluyen la invocación dinámica de herramientas según las intenciones del usuario, gestión de memoria contextual para conversaciones a largo plazo y un sistema de plugins flexible que simplifica la ampliación de capacidades. Los desarrolladores pueden definir pipelines para procesar entradas, activar APIs externas y gestionar workflows asíncronos, todo manteniendo registros y métricas transparentes. Con soporte para modelos LLM populares, plantillas configurables y controles de acceso basados en roles, el Agente MCP agiliza el despliegue de agentes de IA escalables y mantenibles en entornos de producción. Ya sea para chatbots de atención al cliente, bots de RPA o asistentes de investigación, el Agente MCP acelera los ciclos de desarrollo y garantiza un rendimiento coherente en todos los casos de uso.

Rigging es un marco enfocado en desarrolladores que simplifica la creación y orquestación de agentes de IA. Ofrece registro de herramientas y funciones, gestión de contexto y memoria, encadenamiento de flujos de trabajo, eventos de devolución de llamada y registros. Los desarrolladores pueden integrar múltiples proveedores LLM, definir plugins personalizados y armar pipelines en múltiples pasos. El SDK de TypeScript con seguridad tipada de Rigging garantiza modularidad y reutilización, acelerando el desarrollo de agentes de IA para chatbots, procesamiento de datos y tareas de generación de contenido.

AgentScope es un marco enfocado en desarrolladores diseñado para simplificar la creación de agentes inteligentes proporcionando componentes modulares para planificación dinámica, almacenamiento de memoria contextual e integración de herramientas/API. Soporta múltiples backends de LLM (OpenAI, Anthropic, Hugging Face) y ofrece pipelines personalizables para la ejecución de tareas, síntesis de respuestas y recuperación de datos. La arquitectura de AgentScope permite la creación rápida de bots conversacionales, agentes de automatización de flujos de trabajo, y asistentes de investigación, manteniendo la extensibilidad y escalabilidad.