Agent-Go fournit un cadre modulaire pour construire des agents IA autonomes en Go. Il intègre des fournisseurs LLM (tels qu'OpenAI), des magasins de mémoire vectorielle pour la conservation du contexte à long terme, et un moteur de planification flexible qui décompose les demandes utilisateur en étapes exécutables. Les développeurs définissent et enregistrent des outils personnalisés (API, bases de données ou commandes shell) que les agents peuvent invoquer. Un gestionnaire de conversation suit l'historique du dialogue, tandis qu'un planificateur configurable orchestre les appels d'outils et les interactions LLM. Cela permet aux équipes de prototyper rapidement des assistants alimentés par l'IA, des flux de travail automatisés et des robots à visée task-oriented dans un environnement Go prêt pour la production.

L'agent LangGraph combine les LLMs avec une mémoire structurée en graphe pour construire des agents autonomes capables de se souvenir des faits, de raisonner sur les relations, et d'appeler des fonctions ou outils externes lorsque nécessaire. Les développeurs définissent des schémas de mémoire sous forme de nœuds et d'arêtes de graphe, intégrent des outils ou API personnalisés, et orchestrent les flux de travail des agents via des planificateurs et exécutants configurables. Cette approche améliore la conservation du contexte, permet la prise de décisions basée sur la connaissance, et supporte l'invocation dynamique d'outils dans diverses applications.