El Agente Base OnChain es un marco de código abierto diseñado para desplegar agentes IA autónomos en cadenas similares a Ethereum. Se conecta a nodos blockchain mediante Web3 y usa modelos GPT de OpenAI para interpretar eventos en cadena como transferencias de tokens o logs específicos de protocolos. El agente puede procesar solicitudes en lenguaje natural o estrategias predefinidas para decidir cuándo ejecutar transacciones, llamar funciones de contratos inteligentes o responder a propuestas de gobernanza. Los desarrolladores pueden ampliar módulos para oyentes de eventos personalizados, integrar feeds de datos fuera de la cadena y gestionar claves privadas de manera segura. Esta solución permite operaciones DeFi automatizadas como provisión de liquidez, trading de arbitraje y reequilibrio de cartera con intervención manual mínima.

Cerebellum ofrece una plataforma modular donde los desarrolladores definen agentes usando planes declarativos compuestos por pasos secuenciales o llamadas a herramientas. Cada plan puede llamar a herramientas integradas o personalizadas, como conectores API, recuperadores o procesadores de datos, a través de una interfaz unificada. Los módulos de memoria permiten a los agentes almacenar, recuperar y olvidar información entre sesiones, habilitando interacciones contextuales y con estado. Se integra con modelos de gran tamaño populares (OpenAI, Hugging Face), soporta el registro de herramientas personalizadas y cuenta con un motor de ejecución basado en eventos para control en tiempo real. Con registros, manejo de errores y hooks de plugins, Cerebellum aumenta la productividad y facilita el desarrollo rápido de agentes para automatización, asistentes virtuales y aplicaciones de investigación.

Thousand Birds es un marco de agentes IA extensible que permite a los desarrolladores definir y configurar comportamientos de agentes usando SDK y CLI en Python. Los agentes pueden planificar flujos de trabajo de múltiples pasos, integrar búsqueda en la web, interactuar con sesiones del navegador, leer y escribir archivos, llamar a APIs externas y gestionar memoria con estado. Soporta módulos de plugins para agregar herramientas y conectores de datos personalizados. El motor de orquestación integrado programa tareas, administra reintentos y registra detalles de ejecución. Los desarrolladores pueden encadenar agentes, habilitar ejecución paralela y monitorear el rendimiento mediante salidas estructuradas. Thousand Birds acelera el despliegue de asistentes autónomos para investigación, extracción de datos, automatización y prototipos experimentales.

Coffee-Shop-AI-Agents es un marco de código abierto para construir y desplegar agentes de IA especializados que automatizan funciones clave en cafeterías. Aprovechando LangChain y modelos de OpenAI, el proyecto proporciona agentes modulares, incluyendo un agente barista que maneja pedidos complejos, ofrece recomendaciones de personalización y gestiona la disponibilidad de ingredientes. El agente cajero procesa pagos, emite recibos digitales y rastrea métricas de ventas. Un agente gerente genera previsiones de inventario, sugiere programas de reabastecimiento y analiza datos de rendimiento. Con prompts y configuraciones de pipeline personalizables, los desarrolladores pueden adaptar rápidamente estos agentes a las políticas y menús específicos de la tienda. El repositorio incluye scripts de configuración, integraciones API y workflows de ejemplo para simular interacciones con clientes realistas y análisis operativos en un entorno amigable para desarrolladores.

DeepMind MAS Environment es una biblioteca en Python que proporciona una interfaz estandarizada para construir y simular tareas de aprendizaje por refuerzo multiagente. Permite a los usuarios configurar el número de agentes, definir los espacios de observación y acción, y personalizar las estructuras de recompensa. El marco soporta canales de comunicación entre agentes, registro de rendimiento y capacidades de renderizado. Los investigadores pueden integrar sin problemas DeepMind MAS Environment con bibliotecas RL populares como TensorFlow y PyTorch para evaluar nuevos algoritmos, probar protocolos de comunicación y analizar dominios de control discretos y continuos.

Devon ofrece una suite completa de herramientas para definir, orquestar y ejecutar agentes autónomos dentro de aplicaciones Python. Los usuarios pueden definir metas del agente, especificar tareas que se puedan llamar y encadenar acciones basadas en lógica condicional. Gracias a su integración fluida con modelos de lenguaje como GPT y almacenes vectoriales locales, los agentes ingieren e interpretan entradas del usuario, recuperan conocimientos contextuales y generan planes. El marco soporta memoria a largo plazo mediante backends de almacenamiento modulares, permitiendo a los agentes recordar interacciones pasadas. Componentes integrados de monitorización y registro permiten el seguimiento en tiempo real del rendimiento del agente, mientras que una CLI y SDK facilitan un desarrollo y despliegue rápidos. Es adecuado para automatizar soporte al cliente, pipelines de análisis de datos y operaciones comerciales rutinarias, acelerando la creación de trabajadores digitales escalables.

FastMCP es un framework de código abierto en Python para construir servidores y clientes MCP (Protocolo de Contexto del Modelo) que habilitan a los LLM con herramientas externas, fuentes de datos y peticiones personalizadas. Los desarrolladores definen clases de herramientas y manejadores de recursos en Python, los registran en el servidor FastMCP y los despliegan usando protocolos de transporte como HTTP, STDIO o SSE. La biblioteca cliente ofrece una interfaz asíncrona para interactuar con cualquier servidor MCP, facilitando la integración fluida de agentes AI en aplicaciones.

Joylive Agent ofrece una arquitectura modular basada en plugins diseñada para construir agentes de IA sofisticados. Proporciona integración perfecta con LLM como OpenAI GPT, backends de memoria configurables para persistencia de sesiones y un gestor de kits de herramientas para exponer APIs externas o funciones personalizadas como capacidades del agente. El marco también incluye orquestación de cadenas de razonamiento integradas, gestión de diálogos multitermo y un servidor RESTful para fácil despliegue. Su núcleo en Java garantiza estabilidad a nivel empresarial, permitiendo a los equipos prototipar, ampliar y escalar asistentes inteligentes en varios casos de uso.

LAWLIA proporciona una interfaz estructurada para definir comportamientos de agentes, herramientas plugins y gestión de memoria para flujos de trabajo conversacionales o autónomos. Los desarrolladores pueden integrar con las principales API LLM, configurar plantillas de entrada y registrar herramientas personalizadas como búsqueda, calculadoras o conectores de bases de datos. A través de su clase Agent, LAWLIA maneja la planificación, ejecución de acciones e interpretación de respuestas, permitiendo interacciones de múltiples turnos y la invocación dinámica de herramientas. Su diseño modular soporta extender capacidades mediante plugins, creando agentes para soporte al cliente, análisis de datos, asistencia en programación o generación de contenido. El marco simplifica el desarrollo del agente gestionando contexto, memoria y manejo de errores bajo una API unificada.

MDLR es un marco de innovación abierta que utiliza IA para analizar y organizar contenido no estructurado como comentarios y notas. Esta poderosa plataforma ayuda a transformar datos dispersos en resúmenes procesables, en tiempo real y en constante evolución. Ideal para diarios personales y esfuerzos colaborativos, MDLR proporciona a los usuarios resúmenes impulsados por IA que se adaptan a medida que se introducen nuevos datos, asegurando que la información se mantenga actual y relevante. Fácil de integrar en varias plataformas, MDLR mejora la gestión de proyectos con notas y resúmenes que se actualizan automáticamente, perfecto tanto para uso individual como grupal.

Multi-Agent-Seller proporciona un entorno modular para simular negociaciones comerciales con agentes AI. Incluye agentes preconstruidos de comprador y vendedor con estrategias de negociación personalizables, como precios dinámicos, concesiones basadas en el tiempo y decisiones basadas en utilidad. Los usuarios pueden definir protocolos, formatos de mensaje y condiciones de mercado personalizados. El framework gestiona sesiones, seguimiento de ofertas y registros de resultados con herramientas de visualización integradas para analizar interacciones de agentes. Se integra fácilmente con bibliotecas de aprendizaje automático para desarrollo de estrategias, permitiendo experimentar con aprendizaje por refuerzo o agentes basados en reglas. Su arquitectura extensible permite añadir nuevos tipos de agentes, reglas de negociación y plugins de visualización. Multi-Agent-Seller es ideal para probar algoritmos multiagente, estudiar comportamientos de negociación y enseñar conceptos en AI y comercio electrónico.

OpenSilver es un marco de interfaz de usuario gratuito y de código abierto diseñado para construir aplicaciones web modernas .NET usando C# y XAML. Soporta aplicaciones WPF y Silverlight y facilita la transición sin problemas desde las tecnologías heredadas de Silverlight. El marco asegura un 100% de reutilización del código, compatibilidad con varias tecnologías web modernas como Blazor, React y Angular, y ofrece un diseñador XAML mejorado por IA para Visual Studio Code. Con OpenSilver, los desarrolladores pueden construir aplicaciones multiplataforma que funcionan en cualquier navegador y dispositivo, preservando la apariencia y la sensación originales de las aplicaciones, mientras que se reducen significativamente los costos y el tiempo de migración.

PerfAgents es una plataforma de monitorización y pruebas sintéticas impulsada por IA diseñada para simplificar la configuración y gestión de la monitorización de sus aplicaciones críticas. Soporta múltiples frameworks de código abierto como Selenium, Puppeteer, Cypress y Playwright. Al aprovechar sus scripts existentes o crear nuevos con facilidad, PerfAgents proporciona pruebas continuas, reduciendo el tiempo de inactividad y garantizando un rendimiento óptimo de la aplicación. Se integra sin problemas con herramientas como Slack, Microsoft Teams, Jira y PagerDuty para alertas y notificaciones en tiempo real.

Promptix Python es un framework de código abierto para construir agentes de IA autónomos en Python. Con una instalación sencilla mediante pip, puedes instanciar agentes impulsados por cualquier LLM importante, registrar herramientas específicas del dominio, configurar almacenes de datos en memoria o persistentes, y orquestar bucles de decisión en múltiples pasos. El SDK soporta streaming en tiempo real de salidas token, manejadores de callbacks para registro o procesamiento personalizado, y módulos de memoria integrados para mantener el contexto a través de las interacciones. Los desarrolladores pueden usar esta librería para prototipar asistentes tipo chatbot, automatizaciones, pipelines de datos o agentes de investigación en minutos. Su diseño modular permite intercambiar modelos, añadir herramientas personalizadas y extender backends de memoria, brindando flexibilidad para una amplia variedad de casos de uso de agentes IA.

SoccerAgent es un marco de IA especializado diseñado para desarrollar y entrenar agentes de fútbol autónomos usando técnicas avanzadas de aprendizaje por refuerzo multiagente (MARL). Simula partidos de fútbol realistas en entornos 2D o 3D, ofreciendo herramientas para definir funciones de recompensa, personalizar atributos de jugadores e implementar estrategias tácticas. Los usuarios pueden integrar algoritmos populares de RL (como PPO, DDPG y MADDPG) mediante módulos integrados, monitorear el progreso del entrenamiento a través de paneles de control y visualizar comportamientos de los agentes en tiempo real. El marco soporta entrenamiento basado en escenarios para ofensiva, defensa y protocolos de coordinación. Con una base de código extensible y documentación detallada, SoccerAgent capacita a investigadores y desarrolladores a analizar dinámicas de equipos y perfeccionar estrategias de juego basadas en IA para proyectos académicos y comerciales.

El agente de funciones de paso (Step Functions Agent) es una caja de herramientas de código abierto que permite a los desarrolladores construir flujos de trabajo inteligentes sin servidor en AWS. Usando modelos de lenguaje grandes como GPT de OpenAI, este agente genera dinámicamente definiciones de máquinas de estado de AWS Step Functions basadas en prompts en lenguaje natural o instrucciones estructuradas. Soporta invocación de funciones Lambda, paso de contexto entre pasos, implementación de ramificación condicional, paralelización, reintentos y manejo de errores. El marco abstrae las integraciones con los servicios AWS, provisiona recursos automáticamente y ofrece observabilidad a través de CloudWatch. Los usuarios pueden personalizar prompts, integrar funciones personalizadas y monitorear las ejecuciones de los flujos. Con estrategias de respaldo y registros de auditoría integrados, el agente de funciones de paso agiliza la construcción de pipelines de automatización IA escalables y resistentes, acelerando el desarrollo de aplicaciones de procesamiento de datos, ETL y soporte a decisiones.

VMAS es un paquete de herramientas completo para construir y entrenar sistemas multi-agentes utilizando aprendizaje profundo por refuerzo. Soporta simulaciones paralelas en GPU de cientos de instancias de entornos, permitiendo recopilación de datos de alto rendimiento y entrenamiento escalable. VMAS incluye implementaciones de algoritmos MARL populares como PPO, MADDPG, QMIX y COMA, junto con interfaces modulares para políticas y entornos para prototipado rápido. El marco facilita entrenamiento centralizado con ejecución descentralizada (CTDE), ofrece personalización del modelado de recompensas, espacios de observación y hooks de devolución de llamada para registro y visualización. Con su diseño modular, VMAS se integra perfectamente con modelos PyTorch y entornos externos, siendo ideal para investigación en tareas cooperativas, competitivas y de motivos mixtos en robótica, control de tráfico, asignación de recursos y escenarios de IA en juegos.

Cloudflare Agents está diseñado para ayudar a los desarrolladores a construir, desplegar y gestionar agentes de IA autónomos en el borde de la red usando Cloudflare Workers. Aprovechando un SDK unificado, puedes definir comportamientos del agente, acciones personalizadas y flujos conversacionales en JavaScript o TypeScript. El marco se integra perfectamente con proveedores principales de LLM como OpenAI y Anthropic, y ofrece soporte integrado para solicitudes HTTP, variables de entorno y respuestas en streaming. Una vez configurados, los agentes pueden desplegarse globalmente en segundos, proporcionando interacciones de latencia ultrabaja a los usuarios finales. Cloudflare Agents también incluye herramientas para desarrollo local, pruebas y depuración, asegurando una experiencia de desarrollo fluida.

Los Agentes Económicos Autónomos (AEA) de Fetch.ai son un marco versátil que permite a los desarrolladores diseñar, implementar y orquestar agentes de software autónomos capaces de interactuar entre sí, con entornos externos y con registros digitales. Aprovechando una arquitectura basada en plugins, AEA proporciona módulos preconstruidos para protocolos de comunicación, APIs de libros mayores criptográficos, identidad descentralizada y habilidades de toma de decisiones personalizables. Los agentes pueden descubrir y realizar transacciones en mercados descentralizados, realizar comportamientos dirigidos a objetivos y adaptarse mediante flujos de datos en tiempo real. El marco soporta herramientas de simulación para probar y depurar escenarios multi-agente, así como desplegar en blockchains en vivo o redes peer-to-peer. Con interoperabilidad incorporada y mensajería entre agentes, AEA simplifica el desarrollo de aplicaciones económicas autónomas complejas, como comercio de energía, optimización de cadenas de suministro y coordinación inteligente en IoT.

AAGPT es un marco de agentes de IA extensible y de código abierto diseñado para construir agentes autónomos. Permite definir objetivos de alto nivel, gestionar la memoria conversacional, planificar tareas en múltiples pasos e integrar herramientas o APIs externas. Con un archivo de configuración simple y el SDK de Python, puedes personalizar el comportamiento del agente, definir acciones personalizadas y desplegar agentes que puedan interactuar con fuentes de datos, ejecutar comandos y aprender de interacciones pasadas para mejorar el rendimiento con el tiempo.