La automatización de correos de LangGraph aprovecha el marco LangGraph para crear flujos de trabajo inteligentes para correos electrónicos. Una vez configurado, se conecta a tu servicio de correo, obtiene los nuevos mensajes y usa un LLM para analizar el contenido en términos de intención, sentimiento y datos clave. El agente selecciona o genera plantillas apropiadas, personaliza las respuestas basándose en el contexto y variables definidas por el usuario, y las pone en cola para su entrega vía la API de Gmail o SMTP. Las funciones avanzadas incluyen manejo de conversaciones de múltiples turnos, secuencias automatizadas de seguimiento basadas en interacciones del destinatario y planificación dinámica. Los desarrolladores pueden ampliar los flujos modificando nodos en el gráfico, añadiendo acciones personalizadas o integrando APIs externas. El registro detallado y la gestión de errores garantizan fiabilidad, siendo ideal para prospección de ventas, soporte al cliente y boletines automáticos.

Melissa proporciona una arquitectura ligera y extensible para construir agentes impulsados por IA sin requerir un extenso código boilerplate. En su núcleo, el framework utiliza un sistema basado en plugins donde los desarrolladores pueden registrar acciones personalizadas, conectores de datos y módulos de memoria. El subsistema de memoria permite la conservación del contexto a través de interacciones, mejorando la continuidad conversacional. Los adaptadores de integración permiten a los agentes obtener y procesar información desde API, bases de datos o archivos locales. Combinando una API sencilla, herramientas CLI y interfaces estandarizadas, Melissa agiliza tareas como automatizar consultas de clientes, generar informes dinámicos o orquestar flujos de trabajo de múltiples pasos. El framework es independiente del lenguaje para integraciones, adecuado para proyectos centrados en Python y puede desplegarse en entornos Linux, macOS o Docker.

Tongui Agent proporciona una arquitectura modular para crear agentes de IA que puedan mantener el estado de la conversación, aprovechar herramientas externas y coordinar múltiples sub-agentes. Los desarrolladores configuran los backends LLM, definen acciones personalizadas y ajustan módulos de memoria para almacenar el contexto. El marco incluye un SDK, CLI y hooks middleware para observabilidad, facilitando su integración en aplicaciones web o Node.js. Los LLM soportados incluyen OpenAI, Azure OpenAI y modelos de código abierto.