Arenas está diseñado para agilizar el ciclo de vida de desarrollo de agentes impulsados por LLM. Los desarrolladores pueden definir perfiles de agentes, integrar APIs y herramientas externas como plugins, y componer flujos de trabajo de múltiples pasos usando un DSL flexible. El marco gestiona la memoria de la conversación, el manejo de errores y el registro, habilitando pipelines RAG robustos y colaboración multi-agente. Con una interfaz de línea de comandos y API REST, los equipos pueden prototipar agentes localmente y desplegarlos como microservicios o aplicaciones en contenedores. Arenas soporta proveedores LLM populares, ofrece paneles de monitorización e incluye plantillas integradas para casos de uso comunes. Esta arquitectura flexible reduce código repetitivo y acelera el tiempo de lanzamiento de soluciones basadas en IA en dominios como compromiso con clientes, investigación y procesamiento de datos.

EnergeticAI es una biblioteca de Node.js diseñada para simplificar la integración de modelos de IA de código abierto. Aprovecha TensorFlow.js optimizado para funciones sin servidor, asegurando arranques en frío rápidos y un rendimiento eficiente. Con modelos preentrenados para tareas comunes de IA como embeddings y clasificadores, acelera el proceso de despliegue, haciendo que la integración de IA sea fluida para los desarrolladores. Al centrarse en la optimización sin servidor, asegura hasta 67 veces una ejecución más rápida, ideal para arquitecturas modernas de microservicios.

Letta es una plataforma integral de orquestación de agentes AI diseñada para capacitar a las organizaciones a automatizar flujos de trabajo complejos mediante trabajadores digitales inteligentes. Combinando plantillas de agentes personalizables con un potente constructor visual de flujos, Letta permite a los equipos definir procesos paso a paso, integrar una variedad de API y fuentes de datos, y desplegar agentes autónomos que manejan tareas como procesamiento de documentos, análisis de datos, compromiso con clientes y monitoreo de sistemas. Construida sobre una arquitectura de microservicios, ofrece soporte integrado para modelos de IA populares, control de versiones y herramientas de gobernanza. Paneles en tiempo real ofrecen insights sobre la actividad de los agentes, métricas de rendimiento y manejo de errores, asegurando transparencia y fiabilidad. Con controles de acceso basados en roles y opciones seguras de despliegue, Letta escala desde proyectos piloto hasta gestión de fuerza laboral digital a nivel empresarial.

Sirviendo como una implementación robusta en Go del popular marco LlamaIndex, Llama-Index-Go ofrece capacidades de extremo a extremo para construir y consultar índices basados en vectores a partir de datos textuales. Los usuarios pueden cargar documentos mediante cargadores integrados o personalizados, generar incrustaciones usando OpenAI u otros proveedores, y almacenar vectores en memoria o en bases de datos de vectores externas. La biblioteca expone una API QueryEngine que soporta búsqueda por palabras clave y semántica, filtros booleanos y generación aumentada por recuperación con LLMs. Los desarrolladores pueden extender analizadores para markdown, JSON o HTML, y conectar modelos de incrustación alternativos. Diseñado con componentes modulares e interfaces claras, proporciona alto rendimiento, fácil depuración e integración flexible en microservicios, herramientas CLI o aplicaciones web, permitiendo una rápida creación de prototipos de soluciones de búsqueda y chat impulsadas por IA.

rag-services es una plataforma extensible que descompone las pipelines RAG en microservicios discretos. Ofrece un servicio de almacenamiento de documentos, un servicio de indexación vectorial, un servicio de embedding, múltiples servicios de inferencia LLM y un orquestador para coordinar los flujos de trabajo. Cada componente expone APIs REST, permitiéndote mezclar y combinar bases de datos y proveedores de modelos. Con soporte para Docker y Docker Compose, puedes desplegar localmente o en clústeres Kubernetes. El framework habilita soluciones RAG escalables y tolerantes a fallos para chatbots, bases de conocimientos y Q&A automáticos.