Real-Agents está diseñado para simplificar la creación y orquestación de agentes impulsados por IA que pueden realizar tareas complejas de manera autónoma. Construido en Python y compatible con los principales modelos de lenguaje grande, el marco presenta un diseño modular que comprende componentes centrales para la comprensión del lenguaje, razonamiento, almacenamiento de memoria y ejecución de herramientas. Los desarrolladores pueden integrar rápidamente servicios externos como APIs web, bases de datos y funciones personalizadas para ampliar las capacidades del agente. Real-Agents soporta mecanismos de memoria para mantener el contexto a través de las interacciones, permitiendo conversaciones de múltiples turnos y flujos de trabajo de larga duración. La plataforma también incluye utilidades para registro, depuración y escalado de agentes en entornos de producción. Al abstraer detalles de bajo nivel, Real-Agents optimiza el ciclo de desarrollo, permitiendo que los equipos se concentren en la lógica específica de tareas y entreguen soluciones automatizadas potentes.

SimplerLLM proporciona a los desarrolladores una API minimalista para componer cadenas LLM, definir acciones del agente y orquestar llamadas a herramientas. Con abstracciones integradas para retención de memoria, plantillas de instrucciones y análisis de resultados, los usuarios pueden ensamblar rápidamente agentes conversacionales que mantienen el contexto entre interacciones. El marco se integra perfectamente con modelos de OpenAI, Azure y HuggingFace, y soporta conjuntos de herramientas pluggables para búsquedas, calculadoras y APIs personalizadas. Su núcleo liviano minimiza dependencias, permitiendo un desarrollo ágil y un despliegue sencillo en la nube o en el borde. Ya sea que construyas chatbots, asistentes de QA o automatizadores de tareas, SimplerLLM simplifica los pipelines end-to-end de agentes LLM.