LLPhant é uma estrutura de Python de código aberto que permite aos desenvolvedores criar agentes versáteis alimentados por LLM. Oferece abstrações incorporadas para integração de ferramentas (APIs, buscas, bancos de dados), gerenciamento de memória para conversas de múltiplos turnos e loops de decisão personalizáveis. Com suporte para múltiplos backends LLM (OpenAI, Hugging Face, outros), componentes estilo plugin e fluxos de trabalho baseados em configuração, o LLPhant acelera o desenvolvimento de agentes. Use-o para criar protótipos de chatbots, automatizar tarefas ou construir assistentes digitais que utilizem ferramentas externas e memória contextual sem código boilerplate.

Steel é uma estrutura centrada no desenvolvedor projetada para acelerar a criação e operação de agentes alimentados por LLM em ambientes de produção. Oferece conectores independentes de provedores para APIs de modelos principais, armazenamento de memória na memória e persistente, padrões de invocação de ferramentas integradas, cache automático de respostas e rastreamento detalhado para observabilidade. Os desenvolvedores podem definir fluxos de trabalho complexos de agentes, integrar ferramentas personalizadas (por exemplo, busca, consultas a bancos de dados e APIs externas) e lidar com saídas de streaming. Steel abstrai a complexidade da orquestração, permitindo que as equipes se concentrem na lógica de negócios e iterem rapidamente em aplicações orientadas por IA.