El Framework Stella permite a los desarrolladores construir agentes IA robustos que mantienen el contexto, realizan acciones asistidas por herramientas y ofrecen experiencias de conversación dinámicas. Al abstraer las complejidades de las integraciones LLM, Stella ofrece adaptadores independientes del proveedor para OpenAI, Hugging Face y modelos autohospedados. Los agentes pueden usar almacenes de memoria personalizables para recordar datos de usuario e historial de conversaciones, y los plugins facilitan interacciones con APIs externas, bases de datos o servicios. El motor de orquestación integrado gestiona los ciclos de decisión, mientras que un DSL conciso permite definir acciones, llamadas a herramientas y manejo de respuestas. Ya sea creando bots de soporte al cliente, asistentes de investigación o automatizadores de flujos de trabajo, Stella proporciona una base escalable para desplegar agentes IA de nivel producción.

LLPhant es un marco de trabajo en código abierto en Python que permite a los desarrolladores crear agentes versátiles impulsados por LLM. Ofrece abstracciones integradas para la integración de herramientas (APIs, búsqueda, bases de datos), gestión de memoria para conversaciones de múltiples turnos y bucles de decisión personalizables. Con soporte para múltiples backends LLM (OpenAI, Hugging Face, otros), componentes estilo plugin y flujos de trabajo basados en configuración, LLPhant acelera el desarrollo de agentes. Úselo para prototipar chatbots, automatizar tareas o construir asistentes digitales que aprovechan herramientas externas y memoria contextual sin código repetitivo.