Agents from Scratch TS es un marco de trabajo de código abierto en TypeScript que demuestra cómo construir agentes de IA desde cero usando LangChain. Incluye código de ejemplo para definir y registrar herramientas externas, gestionar la memoria conversacional, enrutar entradas de usuario al agente correcto y encadenar varias llamadas a LLM. Los desarrolladores pueden usarlo para entender las mejores prácticas, personalizar comportamientos de agentes e integrar nuevas capacidades como búsqueda en la web, recuperación de datos o plugins personalizados para automatizar tareas o construir asistentes interactivos.

LocalAI es una solución de código abierto diseñada para facilitar la implementación y el uso de varios modelos de IA localmente. Actuando como un reemplazo de API REST compatible con OpenAI, admite generación de texto, audio, video e imágenes sin necesidad de hardware avanzado. También incluye funciones como cuantización GGML y capacidades de clonación de voz.

MARO (Multi-Agent Resource Optimization) es un marco basado en Python diseñado para apoyar el desarrollo y evaluación de agentes de aprendizaje por refuerzo multi-agente en escenarios de cadena de suministro, logística y gestión de recursos. Incluye plantillas para gestión de inventarios, planificación de camiones, cross-docking, alquiler de contenedores y más. MARO ofrece una API unificada de agentes, rastreadores integrados para registro de experimentos, capacidades de simulación paralela para entrenamiento a gran escala y herramientas de visualización para análisis de rendimiento. La plataforma es modular, extensible e integra bibliotecas RL populares, facilitando investigaciones reproducibles y creación rápida de prototipos de soluciones de optimización basadas en IA.

Molmoai es un modelo de IA multimodal de código abierto innovador del Allen Institute for AI. Está diseñado para cerrar la brecha entre los modelos de IA abiertos y cerrados, ofreciendo una comprensión excepcional de las imágenes y eficiencia. Molmoai supera la comprensión visual tradicional, proporcionando información procesable para diversas aplicaciones. Con sus capacidades avanzadas, hace que la IA sea más accesible y efectiva para una amplia gama de usuarios, desde investigadores hasta desarrolladores.

El Asistente de IA Multi-Agente es un marco modular en Python que orquesta múltiples agentes con GPT, cada uno asignado a roles discretos como planificación, investigación, análisis y ejecución. El sistema soporta envío de mensajes entre agentes, almacenamiento de memoria e integración con herramientas y APIs externas, permitiendo la descomposición de tareas complejas y la resolución colaborativa de problemas. Los desarrolladores pueden personalizar el comportamiento de los agentes, agregar nuevos conjuntos de herramientas y configurar flujos de trabajo mediante archivos de configuración sencillos. Aprovechando el razonamiento distribuido entre agentes especializados, el marco acelera investigaciones automatizadas, análisis de datos, soporte para decisiones y automatización de tareas. El repositorio incluye implementaciones y plantillas de ejemplo, permitiendo crear rápidamente prototipos de asistentes inteligentes y trabajadores digitales capaces de manejar flujos de trabajo de extremo a extremo en negocios, educación y entornos de investigación.

Nagato AI es un marco de agentes de IA extensible que orquesta flujos de trabajo autónomos combinando planificación de tareas, gestión de memoria e integraciones de herramientas. Los usuarios pueden definir herramientas y APIs personalizadas, permitiendo que el agente recupere información, realice acciones y mantenga el contexto de la conversación durante sesiones prolongadas. Con su arquitectura de plugins y UI conversacional, Nagato AI se adapta a diversos escenarios—desde asistencia en investigación y análisis de datos hasta productividad personal y atención automática al cliente—manteniéndose completamente de código abierto y amigable para desarrolladores.