GRASP ofrece un pipeline estructurado para construir agentes IA en entornos TypeScript o JavaScript. En su núcleo, los desarrolladores definen agentes registrando un conjunto de herramientas—funciones o conectores API externos—y especificando plantillas de prompts que guían el comportamiento del agente. Los módulos de memoria integrados permiten a los agentes almacenar y recuperar información contextual, posibilitando conversaciones de múltiples turnos con estado persistente. El componente de planificación orquesta la selección y ejecución de herramientas según la entrada del usuario, mientras que la capa de ejecución gestiona las llamadas API y el procesamiento de resultados. El sistema de plugins de GRASP soporta extensiones personalizadas, como generación aumentada por recuperación (RAG), programación de tareas y registro. Su diseño modular permite a los equipos elegir solo los componentes que necesitan, facilitando la integración con sistemas y servicios existentes para chatbots, asistentes virtuales y flujos de trabajo automatizados.

OpenAgents Builder ofrece un entorno visual sin código donde los usuarios pueden ensamblar flujos de trabajo de agentes de IA arrastrando y soltando componentes que representan llamadas a LLM, ramificaciones lógicas y acciones API. La plataforma soporta integraciones con principales modelos de lenguaje como OpenAI GPT y Anthropic’s Claude, y permite conectores API personalizados para sistemas empresariales como CRM o bases de datos. Los agentes pueden mantener el contexto conversacional en diferentes sesiones con módulos de memoria. Las plantillas integradas para soporte al cliente, calificación de leads y recuperación de bases de conocimientos aceleran la creación. Una vez configurados, los agentes se prueban directamente en la interfaz y luego se despliegan mediante código incrustado, widget o integraciones con Slack y Microsoft Teams. Los paneles de análisis en tiempo real rastrean interacciones, patrones de uso y métricas de rendimiento para refinar continuamente el comportamiento y precisión del agente.

El Proyecto Alice es un avanzado agente de IA centrado en el procesamiento de lenguaje natural, lo que permite a los usuarios mantener diálogos interactivos. Comprende el contexto, haciendo que las conversaciones se sientan más intuitivas mientras ayuda a gestionar tareas, buscar información y ofrecer recomendaciones personalizadas. Sus capacidades incluyen gestionar calendarios, proporcionar recordatorios y ofrecer consejos basados en las consultas de los usuarios, actuando así como un asistente virtual adaptado a las necesidades individuales.

Layra está diseñada para simplificar el desarrollo de agentes alimentados por LLM proporcionando una arquitectura modular que se integra con diversas herramientas y almacenes de memoria. Cuenta con un planificador que descompone las tareas en subobjetivos, un módulo de memoria para almacenar conversaciones y contexto, y un sistema de plugins para conectar APIs externas o funciones personalizadas. Layra también soporta la coordinación de múltiples instancias de agentes para colaborar en flujos de trabajo complejos, permitiendo ejecución paralela y delegación de tareas. Con abstracciones claras para herramientas, memoria y definición de políticas, los desarrolladores pueden prototipar y desplegar rápidamente agentes inteligentes para soporte al cliente, análisis de datos, RAG y más. Es agnóstico respecto al backend de modelos, soportando OpenAI, Hugging Face y LLM locales.

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.