Automata es un marco enfocado en desarrolladores que permite la creación de agentes de IA autónomos en JavaScript y TypeScript. Ofrece una arquitectura modular que incluye planificadores para descomposición de tareas, módulos de memoria para retención de contexto y integraciones con herramientas para solicitudes HTTP, consultas a bases de datos y llamadas a API personalizadas. Con soporte para ejecución asincrónica, extensiones mediante plugins y salidas estructuradas, Automata agiliza el desarrollo de agentes que pueden realizar razonamiento de múltiples pasos, interactuar con sistemas externos y actualizar dinámicamente su base de conocimientos.

ModelScope Agent proporciona un marco modular basado en Python para orquestar agentes de IA autónomos. Incluye integración de plugins para herramientas externas ( APIs, bases de datos, búsqueda ), memoria de conversación para preservar contexto y cadenas de agentes personalizables para manejar tareas complejas como recuperación de conocimientos, procesamiento de documentos y soporte de decisiones. Los desarrolladores pueden configurar roles de agentes, comportamientos, y prompts, además de aprovechar múltiples motores LLM para optimizar el rendimiento y la fiabilidad en producción.

Currux Vision integra tecnologías de IA avanzadas para crear sistemas autónomos para el monitoreo y la optimización de la infraestructura urbana. Sus soluciones abarcan la gestión del tráfico, las predicciones de seguridad y la detección de anomalías, proporcionando análisis en tiempo real e información procesable. La plataforma apoya a los desarrolladores de infraestructura y a las agencias gubernamentales en garantizar la seguridad y la eficiencia en diversos entornos.

Dive es un marco de trabajo en Python de código abierto, diseñado para crear y ejecutar agentes de IA autónomos que puedan realizar tareas de múltiples pasos con intervención manual mínima. Al definir perfiles de agentes en archivos de configuración YAML simples, los desarrolladores pueden especificar APIs, herramientas y módulos de memoria para tareas como recuperación de datos, análisis y orquestación de pipelines. Dive gestiona el contexto, estado y ingeniería de prompts, permitiendo flujos de trabajo flexibles con manejo de errores y registro integrados. Su arquitectura modular soporta una amplia gama de modelos lingüísticos y sistemas de recuperación, facilitando la construcción de agentes para automatización de atención al cliente, generación de contenido y procesos DevOps. El marco escala desde prototipos hasta producción, ofreciendo comandos CLI y endpoints API para integrar agentes sin problemas en sistemas existentes.

FAgent ofrece una arquitectura modular para construir agentes de IA, incluyendo abstracciones de entornos, interfaces de políticas y conectores de herramientas. Es compatible con servicios LLM populares, implementa gestión de memoria para retención de contexto y proporciona una capa de observabilidad para registro y monitoreo de acciones de los agentes. Los desarrolladores pueden definir herramientas y acciones personalizadas, orquestar flujos de trabajo de múltiples pasos y realizar evaluaciones basadas en simulaciones. FAgent también incluye plugins para recopilación de datos, métricas de rendimiento y pruebas automatizadas, haciéndolo adecuado para investigación, prototipado y despliegues en producción de agentes autónomos en diversos dominios.

GenAI Agents SDK es una biblioteca Python de código abierto diseñada para ayudar a los desarrolladores a crear agentes de IA auto-dirigidos utilizando grandes modelos de lenguaje. Ofrece una plantilla de agente central con módulos plug-in para almacenamiento de memoria, interfaces de herramientas, estrategias de planificación y ciclos de ejecución. Puedes configurar los agentes para llamar a APIs externas, leer/escribir archivos, realizar búsquedas o interactuar con bases de datos. Su diseño modular garantiza una fácil personalización, desarrollo rápido de prototipos e integración sin problemas de nuevas capacidades, permitiendo crear aplicaciones de IA dinámicas y autónomas que razonan, planifican y actúan en escenarios del mundo real.

Microsoft AutoGen está diseñado para facilitar el desarrollo completo de agentes de IA autónomos, proporcionando componentes modulares para gestión de memoria, planificación de tareas, integración de herramientas y comunicación. Los desarrolladores pueden definir herramientas personalizadas con esquemas estructurados y conectarse a proveedores LLM principales como OpenAI y Azure OpenAI. El marco soporta la orquestación de uno o múltiples agentes, permitiendo flujos de trabajo colaborativos en los que los agentes coordinan para completar tareas complejas. Su arquitectura plug-and-play permite fácil expansión con nuevos almacenes de memoria, estrategias de planificación y protocolos de comunicación. Al abstraer los detalles de integración de bajo nivel, AutoGen acelera la creación de prototipos y el despliegue de aplicaciones impulsadas por IA en ámbitos como soporte al cliente, análisis de datos y automatización de procesos.

js-agent proporciona a los desarrolladores un conjunto de herramientas minimalista pero potente para crear agentes IA autónomos en JavaScript. Ofrece abstracciones para la memoria de conversación, herramientas de llamada de funciones, estrategias de planificación personalizables y manejo de errores. Con js-agent, puedes conectar rápidamente indicaciones, administrar el estado, invocar APIs externas y orquestar comportamientos complejos de agentes a través de una API simple y modular. Diseñado para ejecutarse en entornos Node.js, se integra perfectamente con la API de OpenAI para potenciar agentes inteligentes y contextualizados.

LeanAgent es un marco basado en Python diseñado para facilitar la creación de agentes IA autónomos. Ofrece módulos de planificación integrados que aprovechan grandes modelos de lenguaje para la toma de decisiones, una capa de integración de herramientas extensible para llamar a API externas o scripts personalizados, y un sistema de gestión de memoria que mantiene el contexto entre interacciones. Los desarrolladores pueden configurar flujos de trabajo del agente, integrar herramientas personalizadas, iterar rápidamente con utilidades de depuración y desplegar agentes listos para producción para diversos dominios.

Llamator es una biblioteca JavaScript de código abierto que permite a los desarrolladores construir agentes de IA autónomos combinando módulos de memoria, integraciones de herramientas y plantillas de prompts dinámicos en una pipeline unificada. Orquesta la planificación, ejecución de acciones y bucles de reflexión para gestionar tareas en múltiples pasos, soporta múltiples proveedores LLM y permite definiciones personalizadas de herramientas para llamadas API o procesamiento de datos. Con Llamator, puedes crear prototipos rápidamente de chatbots, asistentes personales y flujos de trabajo automatizados en aplicaciones web o Node.js, aprovechando una arquitectura modular para una fácil extensión y pruebas.

ManasAI es un framework basado en Python que permite la creación de agentes IA autónomos con estado integrado y componentes modulares. Ofrece abstracciones principales para el razonamiento del agente, memoria a corto y largo plazo, integraciones con herramientas y API externas, manejo de eventos impulsado por mensajes y orquestación multi-agente. Los agentes se pueden configurar para gestionar contexto, ejecutar tareas, manejar reintentos y recopilar retroalimentación. Su arquitectura plug-in permite a los desarrolladores personalizar backends de memoria, herramientas y orquestadores para flujos de trabajo específicos, siendo ideal para prototipar chatbots, trabajadores digitales y canalizaciones automatizadas que requieren contexto persistente e interacciones complejas.

MARTI (Toolkit e Interfaz de Aprendizaje por Refuerzo Multiagente) es un marco orientado a la investigación que simplifica el desarrollo, evaluación y evaluación comparativa de algoritmos RL multiagente. Ofrece una arquitectura plug-and-play donde los usuarios pueden configurar entornos personalizados, políticas de agentes, estructuras de recompensas y protocolos de comunicación. MARTI se integra con bibliotecas de aprendizaje profundo populares, soporta aceleración GPU y entrenamiento distribuido, y genera registros y visualizaciones detalladas para análisis de rendimiento. El diseño modular del paquete permite la creación rápida de prototipos de enfoques novedosos y comparaciones sistemáticas con líneas base estándar, siendo ideal para investigaciones académicas y proyectos piloto en sistemas autónomos, robótica, IA de juegos y escenarios cooperativos multiagente.

OpenAI Agents proporciona un entorno modular para definir, ejecutar y gestionar agentes de IA autónomos respaldados por modelos de lenguaje de OpenAI. Los desarrolladores pueden configurar agentes con almacenes de memoria, registrar herramientas o plugins personalizados, orquestar la colaboración multi-agente y monitorear la ejecución mediante registros integrados. El marco gestiona llamadas API, gestión de contexto y planificación asíncrona de tareas, permitiendo prototipado rápido de flujos de trabajo complejos impulsados por IA y aplicaciones como extracción de datos, automatización de soporte al cliente, generación de código y asistencia en investigación.

El Kit de IA OpenCV (OAK) es una plataforma innovadora diseñada para aplicaciones de IA espacial. Incorpora características avanzadas como detección de objetos en tiempo real, sensado de profundidad y seguimiento visual, permitiendo a los modelos de IA entender e interactuar mejor con su entorno. Esta solución acelerada por hardware incluye un potente sistema de cámaras que soporta capacidades de aprendizaje automático, permitiendo una amplia variedad de aplicaciones, desde robótica hasta vigilancia inteligente y más allá.

SPEAR (Plataforma escalable para inferencia de IA en el edge en tiempo real) está diseñado para gestionar todo el ciclo de vida de la inferencia de IA en el edge. Los desarrolladores pueden definir pipelines en streaming que ingieren datos de sensores, videos o logs a través de conectores hacia Kafka, MQTT o fuentes HTTP. SPEAR despliega modelos en contenedores de forma dinámica en nodos de trabajo, equilibrando cargas en clústeres y garantizando respuestas con baja latencia. Incluye versionado de modelos incorporado, controles de salud y telemetría, exponiendo métricas a Prometheus y Grafana. Los usuarios pueden aplicar transformaciones personalizadas o alertas mediante una arquitectura modular de plugins. Con escalado automático y recuperación ante fallos, SPEAR ofrece análisis en tiempo real confiables para IoT, automatización industrial, ciudades inteligentes y sistemas autónomos en entornos heterogéneos.

Taiat (TypeScript AI Agent Toolkit) es un framework ligero y extensible para crear agentes de IA autónomos en entornos Node.js y navegador. Permite definir comportamientos del agente, integrarse con APIs de modelos de lenguaje grandes como OpenAI y Hugging Face, y orquestar flujos de trabajo de ejecución de herramientas de múltiples pasos. El framework soporta backend de memoria personalizables para conversaciones con estado, registro de herramientas para búsquedas web, operaciones con archivos y llamadas a API externas, además de estrategias de decisión plug-in. Con Taiat, puedes prototipar rápidamente agentes que planifican, razonan y ejecutan tareas de manera autónoma, desde recuperación de datos y resumen hasta generación automática de código y asistentes conversacionales.

Taiga es un marco de IA de código abierto basado en Python diseñado para agilizar la creación, orquestación y despliegue de agentes autónomos con grandes modelos de lenguaje (LLM). El marco incluye un sistema de plugins flexible para integrar herramientas personalizadas y APIs externas, un módulo de memoria configurable para gestionar el contexto conversacional a corto y largo plazo, y un mecanismo de encadenamiento de tareas para secuenciar flujos de trabajo de múltiples pasos. Taiga también ofrece registro integrado, métricas y manejo de errores para preparación en producción. Los desarrolladores pueden crear rápidamente agentes con plantillas, ampliar funciones vía SDK y desplegar en múltiples plataformas. Al abstraer la lógica compleja de orquestación, Taiga permite a los equipos centrarse en construir asistentes inteligentes que investigan, planifican y ejecutan acciones sin intervención manual.

Tiny-OAI-MCP-Agent proporciona una arquitectura de agente pequeña y extensible basada en la API de OpenAI. Implementa un ciclo de proceso multi-cognitivo (MCP) para razonamiento, memoria y uso de herramientas. Tú defines herramientas (APIs, operaciones en archivos, ejecución de código), y el agente planifica tareas, recuerda contexto, invoca herramientas y itera en los resultados. Esta base de código minimalista permite a los desarrolladores experimentar con flujos de trabajo autónomos, heurísticas personalizadas y patrones avanzados de prompt, gestionando automáticamente llamadas API, gestión de estado y recuperación de errores.

Evolving Agents ofrece un marco basado en programación genética para construir y evolucionar agentes de IA modulares. Los usuarios ensamblan arquitecturas de agentes de componentes intercambiables, configuran simulaciones de entornos y métricas de aptitud, y ejecutan ciclos evolutivos para generar automáticamente comportamientos mejorados. La biblioteca incluye herramientas para mutación, cruce, gestión de poblaciones y monitoreo de evolución, permitiendo a investigadores y desarrolladores prototipar, probar y perfeccionar agentes autónomos en diversos entornos simulados.

Goated Agents simplifica la construcción de sistemas autónomos sofisticados impulsados por IA en Go. Al incrustar el procesamiento en cadena directamente en el tiempo de ejecución del lenguaje, los desarrolladores pueden implementar razonamiento de múltiples pasos con registros de razonamiento intermedios transparentes. La biblioteca ofrece una API de definición de herramientas, permitiendo a los agentes llamar a servicios externos, bases de datos o módulos de código personalizados. La gestión de memoria permite mantener un contexto persistente a través de las interacciones. La arquitectura de plugins facilita la extensión de capacidades principales, como envoltorios de herramientas, registro y monitoreo. Goated Agents aprovecha el rendimiento y la tipificación estática de Go para ofrecer una ejecución eficiente y confiable del agente. Ya sea para construir chatbots, pipelines de automatización o prototipos de investigación, Goated Agents proporciona los componentes básicos para orquestar flujos complejos de razonamiento e integrar inteligencia impulsada por LLM de manera transparente en aplicaciones Go.