Aegix proporciona un SDK robusto para orquestar agentes de IA capaces de manejar flujos de trabajo complejos mediante razonamiento de varios pasos. Con soporte para diversos proveedores de LLM, permite a los desarrolladores integrar herramientas personalizadas, desde conectores de bases de datos hasta scrapers web, y mantener el estado de la conversación con módulos de memoria como tiendas vectoriales. La arquitectura flexible del ciclo del agente de Aegix permite especificar fases de planificación, ejecución y revisión, permitiendo que los agentes refinen sus resultados de manera iterativa. Ya sea construyendo bots de QA de documentos, asistentes de código o agentes de soporte automatizados, Aegix simplifica el desarrollo con abstracciones claras, pipelines impulsados por configuraciones y puntos de extensión fáciles de usar. Está diseñado para escalar desde prototipos hasta producción, garantizando rendimiento confiable y bases de código mantenibles para aplicaciones impulsadas por IA.

El protocolo OpenExec es una especificación y conjunto de herramientas completo que facilita una interacción fluida entre agentes IA autónomos. Al estandarizar los canales de comunicación, como propuestas de tareas, aceptaciones, rechazos, informes de ejecución y mensajes de resolución de disputas, OpenExec asegura que agentes construidos en arquitecturas diversas puedan interoperar sin problemas. Ofrece SDKs en Node.js y Python para definir identidades de agentes, registrar habilidades y gestionar reputaciones. El protocolo integra canales de pago para liquidaciones con tokens criptográficos, garantizando transacciones seguras y auditable. Con adaptadores plug-in para los principales proveedores de LLM (OpenAI, Anthropic, Cohere) y redes blockchain, los desarrolladores pueden orquestar flujos de trabajo descentralizados, mercados de servicios automatizados y procesos de gobernanza. El diseño modular de OpenExec favorece la extensibilidad, permitiendo extensiones personalizadas para verificación, arbitraje y registro, adaptadas a necesidades empresariales o de investigación.

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.