AgentFarm proporciona un marco completo para coordinar diversos agentes de IA en un sistema unificado. Los usuarios pueden programar comportamientos especializados de agentes en Python, asignar roles (gestor, trabajador, analizador) y crear colas de tareas para procesamiento en paralelo. Se integra perfectamente con los principales servicios LLM (OpenAI, Azure OpenAI), permitiendo enrutamiento dinámico de prompts y selección de modelos. El panel de control integrado rastrea el estado de los agentes, registra interacciones y visualiza el rendimiento del flujo de trabajo. Con plugins modulares para APIs personalizadas, los desarrolladores pueden ampliar funcionalidades, automatizar manejo de errores y monitorear la utilización de recursos. Ideal para desplegar pipelines de múltiples etapas, AgentFarm mejora la fiabilidad, escalabilidad y mantenibilidad en automatización impulsada por IA.

AgentForge proporciona un entorno estructurado para definir, combinar y orquestar habilidades de IA individuales en agentes autónomos coherentes. Soporta memoria de conversación para retener contexto, integración de plugins para servicios externos, comunicación entre múltiples agentes, programación de tareas y manejo de errores. Los desarrolladores pueden configurar manejadores personalizados de habilidades, aprovechar módulos integrados para comprensión del lenguaje natural y conectarse con grandes modelos de lenguaje (LLMs) como la serie GPT de OpenAI. El diseño modular de AgentForge acelera los ciclos de desarrollo, facilita las pruebas y simplifica el despliegue de chatbots, asistentes virtuales, agentes de análisis de datos y bots de automatización específicos de dominio.

El Prompt del Sistema de Chatbot de Ideación de Agentes de IA ofrece un marco integral para conceptualizar y construir agentes de IA. Aprovechando un conjunto detallado de prompts, guía a los usuarios para definir el propósito del agente, el perfil del usuario, las especificaciones de entrada/salida, manejo de errores y flujos operativos. Cada sección invita a considerar componentes críticos como fuentes de conocimiento, lógica de toma de decisiones y requisitos de integración. La plantilla soporta el refinamiento iterativo permitiendo modificaciones en las instrucciones y configuraciones de parámetros. Está diseñado para funcionar inmediatamente con ChatGPT de OpenAI o implementaciones basadas en API, permitiendo un prototipado y despliegue rápidos. Ya sea construyendo bots de servicio al cliente, asistentes virtuales o motores de recomendación especializados, este prompt simplifica la fase de ideación y garantiza diseños robustos y bien documentados de agentes de IA.

LangGraph4j representa las operaciones de agentes de IA — llamadas LLM, invocaciones de funciones, transformaciones de datos — como nodos en un gráfico dirigido, con bordes que modelan el flujo de datos. Creas un gráfico, agregas nodos para chat, incrustaciones, APIs externas o lógica personalizada, los conectas y ejecutas. El marco gestiona el orden de ejecución, maneja el almacenamiento en caché, registra entradas y salidas y te permite extender con nuevos tipos de nodos. Soporta procesamiento síncrono y asincrónico, ideal para chatbots, sistemas de preguntas y respuestas, y cadenas de razonamiento complejas.

LlamaIndex Supervisor es un marco de trabajo en Python dirigido a desarrolladores para crear, ejecutar y monitorear agentes de IA construidos sobre LlamaIndex. Proporciona herramientas para definir flujos de trabajo como nodos — como recuperación, resumen y procesamiento personalizado — y conectarlos en gráficos dirigidos. Supervisor supervisa cada paso, valida salidas contra esquemas, reintenta en errores y registra métricas. Esto asegura pipelines robustos y repetibles para tareas como generación con recuperación augmentada, QA de documentos y extracción de datos en diversos conjuntos de datos.

Meta-Agent-with-More-Agents es un marco extensible de código abierto que implementa una arquitectura de agente meta permitiendo que varios subagentes especializados colaboren en tareas complejas. Utiliza LangChain para la orquestación de agentes y APIs de OpenAI para procesamiento del lenguaje natural. Los desarrolladores pueden definir agentes personalizados para tareas como extracción de datos, análisis de sentimientos, toma de decisiones o generación de contenido. El agente meta coordina la descomposición de tareas, envía objetivos a los agentes adecuados, recopila sus resultados y refina iterativamente los resultados mediante bucles de retroalimentación. Su diseño modular soporta procesamiento paralelo, registro y manejo de errores. Ideal para automatizar flujos de trabajo de múltiples pasos, pipelines de investigación y sistemas de soporte a decisiones dinámicas, simplificando la construcción de sistemas IA distribuidos robustos mediante la abstracción de la comunicación entre agentes y la gestión de ciclo de vida.

Este repositorio ofrece un marco multi-agente personalizable que simula un centro de llamadas de taxi. Define agentes de IA distintos: CustomerAgent para solicitar viajes, DispatchAgent para seleccionar conductores según proximidad, DriverAgent para confirmar asignaciones y actualizar estados, y NotificationAgent para facturación y mensajes. Los agentes interactúan a través de un ciclo de orquestación usando llamadas GPT de OpenAI y memoria, permitiendo diálogo asíncrono, manejo de errores y registros. Los desarrolladores pueden ampliar o adaptar las solicitudes de los agentes, integrar sistemas en tiempo real y prototipar flujos de trabajo de atención al cliente y despacho impulsados por IA con facilidad.

AgentSmith es un marco modular de orquestación de agentes en Python que permite a los desarrolladores definir, configurar y ejecutar múltiples agentes de IA colaborativamente. A cada agente se le pueden asignar roles especializados como investigador, planificador, codificador o revisador, y comunicarse mediante un bus de mensajes interno. AgentSmith soporta gestión de memoria con almacenes vectoriales como FAISS o Pinecone, descomposición de tareas en subtareas y supervisión automática para garantizar el cumplimiento de objetivos. Los agentes y los pipelines se configuran mediante archivos YAML legibles por humanos, y el marco se integra a la perfección con las APIs de OpenAI y con modelos LLM personalizados. Incluye registro, supervisión y manejo de errores integrados, lo que lo hace ideal para automatizar flujos de trabajo de desarrollo de software, análisis de datos y sistemas de soporte a decisiones.