Tohju ofrece una plataforma para crear agentes de IA que automatizan diversos flujos de trabajo empresariales. Estos agentes de IA pueden manejar consultas de servicio al cliente, extraer datos estructurados de documentos y gestionar contenido de redes sociales, permitiendo a las empresas centrarse en sus actividades principales. Con Tohju, puedes integrar estos agentes en sistemas existentes, lo que garantiza operaciones sin problemas, mayor productividad y reducción de costos operativos. El modelo autoalojado garantiza la seguridad de los datos y la personalización adaptada a las necesidades de tu negocio.

ToolAgents es un marco modular de código abierto para agentes de IA que integra grandes modelos de lenguaje con herramientas externas para automatizar flujos de trabajo complejos. Los desarrolladores registran herramientas mediante un registro centralizado, definiendo endpoints para tareas como llamadas API, consultas a bases de datos, ejecución de código y análisis de documentos. Los agentes pueden planificar operaciones de múltiples pasos, invocando o encadenando dinámicamente herramientas en función de las salidas del LLM. El marco soporta ejecución secuencial y paralela de tareas, manejo de errores y plugins extensibles para integraciones personalizadas de herramientas. Con APIs basadas en Python, ToolAgents simplifica la construcción, prueba y despliegue de agentes inteligentes que recuperan datos, generan contenidos, ejecutan scripts y procesan documentos, permitiendo desarrollo rápido y escalable en análisis, investigación y operaciones comerciales.

ToolHive es una plataforma avanzada de agentes de IA que proporciona a los usuarios soluciones inteligentes de automatización. Sus agentes de IA son capaces de manejar diversas tareas, incluyendo entrada de datos, gestión de proyectos, clasificación de correos electrónicos e interacciones con clientes, lo que lo convierte en una herramienta versátil para empresas que buscan agilidad en sus operaciones y mejorar la productividad. La plataforma permite a los usuarios crear secuencias de automatización personalizadas, que ayudan a reducir la carga de trabajo manual y mejorar la eficiencia, especialmente en tareas repetitivas.

Virtuals es un protocolo de agente de IA que se centra en automatizar tareas repetitivas y mejorar la eficiencia en varios flujos de trabajo. Permite a los usuarios crear secuencias de automatización personalizadas, reduciendo la entrada manual y permitiendo una colaboración fluida entre los miembros del equipo. Al aprovechar el aprendizaje automático, Virtuals mejora continuamente su rendimiento en función de la retroalimentación de los usuarios y los patrones de uso, asegurando que brinde un soporte óptimo para diversas necesidades comerciales.

Wyzard.ai ofrece una plataforma impulsada por IA diseñada para mejorar los esfuerzos de marketing inbound involucrando, interactuando y convirtiendo a los visitantes de manera fluida. Su gama de agentes de IA trabaja incansablemente las 24 horas para proporcionar un engagement siempre activo y preciso que convierte a los visitantes del sitio en leads cualificados, todo mientras se integra sin esfuerzo con su CRM y herramientas de marketing. Wyzard.ai permite a las empresas personalizar, entrenar y desplegar agentes de IA, aprovechando funciones como chatbots inteligentes, enriquecimiento de leads y automatización de correos electrónicos impulsada por IA.

A-Mem está diseñado para integrarse sin problemas con marcos de agentes de IA basados en Python, ofreciendo tres módulos de memoria distintos: memoria episódica para el contexto de cada episodio, memoria a corto plazo para acciones inmediatas pasadas, y memoria a largo plazo para acumular conocimientos con el tiempo. Los desarrolladores pueden personalizar la capacidad de memoria, las políticas de retención y los backends de serialización, como almacenamiento en memoria o Redis. La biblioteca incluye algoritmos de indexación eficientes para recuperar memorias relevantes basadas en similitud y ventanas de contexto. Al insertar los manejadores de memoria de A-Mem en el ciclo percepción-acción del agente, los usuarios pueden almacenar observaciones, acciones y resultados, y consultar experiencias pasadas para informar decisiones actuales. Este diseño modular soporta experimentación rápida en aprendizaje por refuerzo, IA conversacional, navegación robótica y otras tareas que requieren conciencia del contexto y razonamiento temporal.

AI Agents es un marco de trabajo web completo en Python diseñado para agilizar el desarrollo de agentes de software inteligentes. Ofrece kits de herramientas listos para usar para integrar servicios externos como búsqueda en la web, entrada/salida de archivos y APIs personalizadas. Con módulos de memoria integrados, los agentes mantienen el contexto a través de las interacciones, permitiendo razonamiento avanzado en múltiples pasos y conversaciones persistentes. El marco soporta múltiples proveedores de LLM, incluyendo OpenAI y modelos de código abierto, permitiendo a los desarrolladores cambiar o combinar modelos fácilmente. Los usuarios definen tareas, asignan herramientas y políticas de memoria, y el motor central orquesta la construcción de prompts, invocación de herramientas y análisis de respuestas para una operación de agente sin problemas.

Agentin es una biblioteca de Python de código abierto diseñada para ayudar a los desarrolladores a construir agentes inteligentes que puedan planear, actuar y aprender. Proporciona abstracciones para gestionar la memoria conversacional, integrar herramientas o APIs externas y orquestar múltiples agentes en flujos de trabajo paralelos o jerárquicos. Con módulos planificadores configurables y soporte para envoltorios de herramientas personalizadas, Agentin permite prototipar rápidamente agentes autónomos de procesamiento de datos, bots de atención al cliente o asistentes de investigación. El marco también ofrece ganchos extensibles de registro y monitoreo, facilitando el seguimiento de decisiones de los agentes y la resolución de problemas en interacciones multi-etapa complejas.

AgentScope es un marco enfocado en desarrolladores diseñado para simplificar la creación de agentes inteligentes proporcionando componentes modulares para planificación dinámica, almacenamiento de memoria contextual e integración de herramientas/API. Soporta múltiples backends de LLM (OpenAI, Anthropic, Hugging Face) y ofrece pipelines personalizables para la ejecución de tareas, síntesis de respuestas y recuperación de datos. La arquitectura de AgentScope permite la creación rápida de bots conversacionales, agentes de automatización de flujos de trabajo, y asistentes de investigación, manteniendo la extensibilidad y escalabilidad.

AgentLayer es una plataforma integral que permite a los usuarios crear agentes de IA a medida adaptados específicamente a sus necesidades operativas. Aprovecha capacidades avanzadas de inteligencia artificial para automatizar flujos de trabajo, mejorar las interacciones con los clientes y optimizar los procesos de toma de decisiones. Los usuarios pueden personalizar la funcionalidad de los agentes, integrarlos con herramientas existentes y desplegarlos sin problemas en varios canales. Esto permite a las empresas optimizar su eficiencia y mejorar la experiencia del usuario a través de soluciones inteligentes.

El SDK Azure AI Agent es un marco integral que permite a los desarrolladores crear agentes inteligentes y autónomos capaces de ejecutar tareas complejas. Ofrece una arquitectura modular que incluye planificadores, ejecutores y componentes de memoria que trabajan juntos para evaluar las intenciones del usuario, planificar acciones, invocar API externas o herramientas personalizadas y almacenar el estado de manera persistente. El SDK soporta integración con varios LLMs, habilitando conversaciones conscientes del contexto y toma de decisiones. Con telemetría incorporada y conectores de servicios de Azure, los agentes pueden gestionar recuperación de errores, escalar en entornos en la nube y mantener interacciones seguras. La creación rápida de prototipos se facilita mediante plantillas CLI y habilidades preconstruidas, permitiendo a los equipos desplegar trabajadores digitales que automatizan flujos de trabajo, mejoran el soporte al cliente o realizan análisis de datos de forma independiente.

Agents-Prompts es un repositorio completo en GitHub que ofrece a los desarrolladores una colección estructurada de plantillas de prompts personalizables para construir agentes IA inteligentes. Estas plantillas cubren funciones principales como gestión de memoria, actualizaciones dinámicas de instrucciones, orquestación multi-agente, lógica de toma de decisiones e integración API. Los usuarios pueden mezclar y combinar plantillas para definir roles de agentes, tareas y flujos de conversación, permitiendo experimentación y prototipado rápidos. El repositorio también incluye ejemplos de código para la integración con servicios LLM principales, ejemplos para encadenar acciones de agentes y directrices para las mejores prácticas en el diseño de flujos de trabajo autónomos. Al aprovechar estos patrones reusables, los equipos pueden acelerar el desarrollo, mantener la coherencia entre agentes y centrarse en la lógica de alto nivel en lugar de la ingeniería de prompts de bajo nivel.

El Agno AI Agent está diseñado para ayudar a los desarrolladores a construir rápidamente agentes autónomos potenciados por modelos de lenguaje grandes. Ofrece un registro de herramientas modular, gestión de memoria, bucles de planificación y ejecución, y una integración sin problemas con APIs externas (como búsqueda en la web, sistemas de archivos y bases de datos). Los usuarios pueden definir interfaces de herramientas personalizadas, configurar personalidades de agentes y orquestar flujos de trabajo complejos y de múltiples pasos. Los agentes pueden planificar tareas, llamar a herramientas de forma dinámica y aprender de interacciones previas para mejorar su rendimiento con el tiempo.

AI Agent Example es un repositorio de demostración práctico para desarrolladores e investigadores interesados en construir agentes inteligentes alimentados por modelos de lenguaje amplios (LLM). El proyecto incluye código de ejemplo para planificación de agentes, almacenamiento de memoria y llamada a herramientas, mostrando cómo integrar APIs externas o funciones personalizadas. Cuenta con una interfaz conversacional sencilla que interpreta las intenciones del usuario, crea planes de acción y ejecuta tareas llamando a herramientas predefinidas. Los desarrolladores pueden seguir patrones claros para ampliar el agente con nuevas capacidades, como programación de eventos, scraping web o procesamiento automatizado de datos. Con una arquitectura modular, esta plantilla acelera la experimentación con flujos de trabajo impulsados por IA y asistentes digitales personalizados, además de ofrecer ideas sobre orquestación de agentes y gestión de estado.

AI Agent Setup proporciona un marco completo para construir agentes inteligentes que puedan entender, razonar y actuar según las instrucciones del usuario. En su núcleo, ofrece paquetes modulares de Python que puedes usar para ensamblar agentes con plantillas de prompts personalizadas, ejecución en múltiples pasos y capacidades de memoria alimentadas por bases de datos vectoriales como FAISS o Chroma. Los desarrolladores pueden conectar diversos proveedores de LLM, incluyendo OpenAI, Hugging Face y modelos Llama locales, para definir flujos de trabajo específicos para tareas como recuperación de información, investigación automatizada, soporte al cliente o automatización de procesos. Los scripts de configuración del entorno simplifican la gestión de claves API y la instalación de dependencias, mientras que las plantillas de ejemplo demuestran buenas prácticas. Ya sea que estés prototipando un asistente conversacional o desplegando un trabajador digital autónomo, AI Agent Setup agiliza el proceso con componentes flexibles y extensibles.

HLXAIBDR ofrece un servicio innovador de generación de demanda externa impulsado por IA. Nuestros agentes impulsados por IA automatizan el proceso de gestión de respuestas de leads potenciales, califican prospectos según criterios predefinidos y programan directamente reuniones en su calendario. Esta tecnología elimina la carga manual del outreach, permitiendo que las empresas se concentren en cerrar negocios. Al aprovechar la inteligencia artificial, HLXAIBDR garantiza eficiencia y efectividad, permitiendo a las organizaciones maximizar su potencial de ventas con un esfuerzo mínimo.

Aibot es un framework extensible de agentes AI en Python que proporciona una interfaz de línea de comandos para configurar y ejecutar chatbots personalizados. Soporta APIs de múltiples modelos (por ejemplo, OpenAI, Anthropic), gestión del historial de conversaciones, memoria persistente e integración de herramientas plugin. Los desarrolladores pueden definir habilidades, flujos de trabajo y acciones personalizadas, permitiendo tareas automáticas, recuperación de conocimientos y respuestas dinámicas. Con comandos integrados para inicialización, configuración y ejecución, Aibot simplifica el desarrollo y despliegue de agentes conversacionales inteligentes.

ALIAgents.ai permite a los usuarios crear agentes de IA inteligentes y personalizables que interactúan de manera rica con los usuarios. Estos agentes de IA en la cadena fomentan un ecosistema descentralizado, revolucionando la forma en que los usuarios expresan creatividad, reclaman propiedad y monetizan sus activos digitales. Con numerosas aplicaciones que van desde el entretenimiento hasta la educación, ALIAgents.ai ofrece posibilidades infinitas para que los usuarios exploren el potencial de la tecnología de IA.

AnyAgent es un marco flexible que permite a los desarrolladores construir agentes inteligentes capaces de razonar, planificar y ejecutar tareas en diversos dominios. Ofrece un planificador incorporado para encadenar acciones, almacenes de memoria configurables para contexto a largo plazo, y conexiones fáciles a herramientas y APIs externas. Gracias a un DSL declarativo simple, puedes definir habilidades personalizadas, incorporar registros de eventos y cambiar sin esfuerzo entre diferentes backends LLM. Ya sea para bots de soporte al cliente, asistentes de análisis de datos o prototipos de investigación, AnyAgent acelera la creación de agentes con arquitectura robusta, componentes modulares y extensibilidad para escenarios automatizados del mundo real.

Augini permite a los desarrolladores definir agentes inteligentes capaces de interpretar entradas de usuario, invocar APIs externas, cargar memoria contextual y producir respuestas coherentes y de múltiples turnos. Los usuarios pueden configurar cada agente con kits de herramientas personalizables para búsquedas web, consultas a bases de datos, operaciones con archivos o funciones Python personalizadas. El módulo de memoria integrado conserva el estado de la conversación entre sesiones, asegurando continuidad contextual. La API declarativa de Augini permite construir flujos de trabajo complejos con lógica condicional, reintentos y manejo de errores. Se integra sin problemas con principales proveedores de LLM como OpenAI, Anthropic y Azure AI, y admite la implementación como scripts independientes, contenedores Docker o microservicios escalables. Augini capacita a los equipos para prototipar, probar y mantener agentes controlados por IA en entornos de producción.