Cerebellum oferece uma plataforma modular onde os desenvolvedores definem agentes usando planos declarativos compostos por etapas sequenciais ou chamadas de ferramentas. Cada plano pode chamar ferramentas embutidas ou personalizadas — como conectores de API, recuperadores ou processadores de dados — através de uma interface unificada. Módulos de memória permitem que agentes armazenem, recuperem e esqueçam informações entre sessões, possibilitando interações conscientes de contexto e com estado. Ele se integra a modelos de linguagem populares (OpenAI, Hugging Face), suporta registro de ferramentas personalizadas e possui um motor de execução baseado em eventos para controle em tempo real. Com registro, manipulação de erros e ganchos de plugins, Cerebellum aumenta a produtividade, facilitando o desenvolvimento rápido de agentes para automação, assistentes virtuais e aplicações de pesquisa.

AgentMesh fornece uma infraestrutura modular para desenvolvedores criarem redes de agentes de IA, cada um focado em uma tarefa ou domínio específico. Os agentes podem ser descobertos e registrados dinamicamente em tempo de execução, trocar mensagens assíncronas e seguir regras de roteamento configuráveis. A estrutura lida com tentativas de reconexão, fallback e recuperação de erros, permitindo pipelines multi-agente para processamento de dados, suporte à decisão ou casos de uso conversacionais. Integra facilmente com modelos LLM existentes e modelos personalizados via uma interface de plugins simples.

autogen-agent-server atua como uma plataforma de orquestração centralizada para agentes de IA, permitindo aos desenvolvedores expor capacidades de agentes através de endpoints RESTful padrão. Funcionalidades principais incluem registro de novos agentes com prompts e lógica personalizada, gerenciamento de múltiplas sessões com rastreamento de contexto, recuperação do histórico de conversa e coordenação de diálogos multiagente. Possui processamento assíncrono de mensagens, callbacks de webhooks e persistência embutida para estados e logs de agentes. Integra-se perfeitamente com a biblioteca AutoGen para aproveitar LLMs, permite middleware personalizado para autenticação, suporta escalabilidade via Docker e Kubernetes, e oferece hooks de monitoramento para métricas. Essa estrutura acelera a construção de chatbots, assistentes digitais e fluxos de trabalho automáticos, abstraindo a infraestrutura do servidor e os padrões de comunicação.