llm-lab proporciona un conjunto de herramientas flexible para crear agentes inteligentes que utilizan grandes modelos de lenguaje. Incluye un motor de orquestación de agentes, soporte para plantillas de prompts personalizadas, seguimiento de memoria y estado, e integración sin problemas con APIs y plugins externos. Los usuarios pueden escribir escenarios, definir cadenas de herramientas, simular interacciones y recopilar registros de rendimiento. El marco también ofrece un conjunto de pruebas incorporado para validar el comportamiento de los agentes contra resultados esperados. Diseñado para ser extensible, llm-lab permite a los desarrolladores cambiar proveedores de LLM, agregar nuevas herramientas y evolucionar la lógica de los agentes mediante experimentación iterativa.

Mina proporciona una base liviana pero potente para construir agentes de IA en Python. Puedes definir herramientas personalizadas (como raspadores web, calculadoras o conectores de bases de datos), adjuntar buffers de memoria para mantener el contexto conversacional y orquestar secuencias de llamadas a modelos de lenguaje para razonamiento en múltiples pasos. Basada en APIs comunes de LLM, Mina maneja la ejecución asincrónica, manejo de errores y registro en logs. Su diseño modular facilita la extensión con nuevas capacidades, mientras que la interfaz CLI permite crear prototipos rápidos y desplegar aplicaciones impulsadas por agentes.

MASChat proporciona un marco flexible para orquestar conversaciones entre múltiples agentes de IA impulsados por modelos de lenguaje. Los desarrolladores pueden definir agentes con roles específicos—como investigador, resumidor o crítico—y especificar sus indicaciones, permisos y protocolos de comunicación. El gestor central de MASChat maneja el enrutamiento de mensajes, asegura la preservación del contexto y registra las interacciones para la trazabilidad. Al coordinar agentes especializados, MASChat descompone tareas complejas—como investigación, creación de contenido o análisis de datos—en flujos de trabajo paralelos, mejorando la eficiencia y el conocimiento. Se integra con las API GPT de OpenAI o con modelos locales y permite extensiones mediante complementos para comportamientos personalizados. MASChat es ideal para prototipar estrategias de多 agentes, simular entornos colaborativos y explorar comportamientos emergentes en sistemas de IA.