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.

Firebase GenKit es un marco para desarrolladores que simplifica la creación de funciones de IA generativa usando los servicios de Firebase. Incluye plantillas de Cloud Functions para invocar LLMs, desencadenantes Firestore para registrar y gestionar prompts/respuestas, integración de autenticación, y componentes UI front-end para chat y generación de contenido. Diseñado para escalabilidad sin servidor, GenKit permite conectar su proveedor LLM preferido (por ejemplo, OpenAI) y configuraciones del proyecto Firebase, habilitando flujos de trabajo de IA completos sin gestión de infraestructura pesada.

GPA-LM es un marco basado en Python diseñado para simplificar la creación y orquestación de agentes de IA impulsados por grandes modelos de lenguaje. Incluye un planificador que descompone instrucciones de alto nivel en subtareas, un ejecutor que gestiona llamadas a herramientas e interacciones, y un módulo de memoria que mantiene el contexto entre sesiones. La arquitectura de plugins permite a los desarrolladores añadir herramientas, APIs y lógica de decisión personalizadas. Con soporte de múltiples agentes, GPA-LM puede coordinar roles, distribuir tareas y agregar resultados. Se integra fácilmente con LLMs populares como OpenAI GPT y soporta despliegue en diversos entornos. El marco acelera el desarrollo de agentes autónomos para investigación, automatización y prototipado de aplicaciones.

LangChain Studio es un entorno de desarrollo basado en navegador, diseñado para construir agentes de IA y pipelines de lenguaje. Los usuarios pueden arrastrar y soltar componentes para ensamblar cadenas, configurar parámetros LLM, integrar API externas y herramientas, y gestionar la memoria contextual. La plataforma soporta pruebas en vivo, depuración y paneles analíticos, permitiendo una rápida iteración. También ofrece opciones de despliegue y control de versiones, facilitando la publicación de aplicaciones impulsadas por agentes.

LLMFlow proporciona una forma declarativa de diseñar, probar y desplegar flujos de trabajo complejos de modelos de lenguaje. Los desarrolladores crean Nodos que representan indicaciones o acciones, y luego los encadenan en Flujos que pueden ramificarse según condiciones o resultados de herramientas externas. La gestión de memoria incorporada rastrea el contexto entre pasos, mientras que los adaptadores permiten una integración sin problemas con OpenAI, Hugging Face y otros. La funcionalidad puede extenderse mediante plugins para herramientas o fuentes de datos personalizadas. Ejecuta Flujos localmente, en contenedores o como funciones sin servidor. Casos de uso: creación de agentes conversacionales, generación automatizada de informes y pipelines de extracción de datos, todo con ejecución transparente y registro.

NVIDIA Isaac es una plataforma avanzada de robótica de NVIDIA, diseñada para empoderar a los desarrolladores en la creación y implementación de sistemas robóticos habilitados para IA. Incluye herramientas y marcos poderosos que permiten la integración sin problemas de algoritmos de aprendizaje automático para la percepción, navegación y control. La plataforma admite simulación, capacitación y despliegue de agentes de IA en tiempo real, lo que la hace adecuada para diversas aplicaciones, incluyendo automatización de almacenes, computación en el borde e investigación robótica.

MCP-CLI-Agent es un agente de IA de código abierto y extensible para la línea de comandos. Los usuarios escriben indicaciones en lenguaje natural y la herramienta genera y ejecuta comandos shell correspondientes, gestiona cadenas de tareas de múltiples pasos y registra las salidas. Basado en modelos GPT, soporta plugins personalizados, archivos de configuración y ejecución con contexto, haciéndolo ideal para automatizar tareas de DevOps, generación de código, configuración de entornos y recuperación de datos directamente desde el terminal.

MCP Context Forge permite a los desarrolladores definir múltiples canales como texto, código, embeddings y metadatos personalizados, y orquestarlos en ventanas de contexto cohesivas para los agentes de IA. Gracias a su arquitectura de canalización, automatiza la segmentación de datos de origen, los enriquece con anotaciones y fusiona canales según estrategias configurables como ponderación de prioridad o poda dinámica. El marco admite gestión adaptativa de la longitud del contexto, generación aumentada por recuperación y una integración perfecta con IBM Watson y LLM de terceros, asegurando que los agentes de IA accedan a un contexto relevante, conciso y actualizado. Esto mejora el rendimiento en tareas como IA conversacional, preguntas y respuestas en documentos y resumen automatizado.

Mindcore Labs proporciona un entorno sin código y amigable para desarrolladores para diseñar y lanzar agentes de IA. Cuenta con un sistema de memoria de gráficos de conocimiento que mantiene el contexto en el tiempo, soporta la ingestión de documentos y fuentes de datos, e integra con APIs externas y complementos. Los usuarios pueden configurar agentes mediante una interfaz intuitiva o CLI, probar en tiempo real y desplegar en endpoints de producción. El monitoreo y análisis integrados ayudan a rastrear el rendimiento y optimizar los comportamientos del agente.

La Arquitectura Modular LLM está diseñada para simplificar la creación de aplicaciones personalizadas impulsadas por LLM mediante un diseño componible y modular. Proporciona componentes principales como módulos de memoria para retención del estado de la sesión, interfaces de herramientas para llamadas a API externas, gestores de indicaciones para generación de indicaciones basadas en plantillas o dinámicas, y motores de orquestación para controlar el flujo de trabajo del agente. Puede configurar tuberías que enlacen estos módulos, permitiendo comportamientos complejos como razonamiento en múltiples pasos, respuestas dependientes del contexto y recuperación de datos integrada. El marco soporta múltiples backends de LLM, permitiéndole cambiar o mezclar modelos, y ofrece puntos de extensión para agregar nuevos módulos o lógica personalizada. Esta arquitectura acelera el desarrollo fomentando la reutilización de componentes, manteniendo la transparencia y el control sobre el comportamiento del agente.

Multi-Agent-Blueprint es una base de código open-source integral para construir y orquestar múltiples agentes impulsados por IA que colaboran para abordar tareas complejas. En su núcleo, ofrece un sistema modular para definir roles distintos de agentes —como investigadores, analistas y ejecutores— cada uno con almacenes de memoria dedicados y plantillas de solicitud. El marco se integra perfectamente con grandes modelos de lenguaje, APIs de conocimiento externas y herramientas personalizadas, permitiendo una delegación dinámica de tareas y bucles de retroalimentación iterativos entre agentes. También incluye registro y monitoreo integrados para rastrear interacciones y salidas de agentes. Con flujos de trabajo personalizables y componentes intercambiables, desarrolladores e investigadores pueden prototipar rápidamente pipelines multi-agente para aplicaciones como generación de contenido, análisis de datos, desarrollo de productos o soporte al cliente automatizado.

Camel AI es un marco de código abierto diseñado para simplificar la creación y orquestación de agentes inteligentes. Ofrece abstracciones para encadenar grandes modelos de lenguaje, integrar herramientas y APIs externas, gestionar gráficos de conocimiento y persistir memoria. Los desarrolladores pueden definir flujos de trabajo multi-agente, descomponer tareas en subplanes y monitorear la ejecución mediante CLI o interfaz web. Basado en Python y Docker, Camel AI permite intercambiar sin problemas proveedores LLM, plugins de herramientas personalizados y estrategias de planificación híbridas, acelerando el desarrollo de asistentes automatizados, pipelines de datos y flujos de trabajo autónomos a gran escala.

SCOUT-2 ofrece una arquitectura modular para construir agentes autónomos impulsados por modelos de lenguaje grandes. Incluye descomposición de objetivos, planificación de tareas, un motor de ejecución y un módulo de reflexión basado en retroalimentación. Los desarrolladores definen un objetivo de alto nivel, y SCOUT-2 genera automáticamente un árbol de tareas, asigna agentes trabajadores para su ejecución, supervisa el progreso y ajusta las tareas según los resultados. Se integra con las API de OpenAI y puede extenderse con indicaciones y plantillas personalizadas para soportar una amplia variedad de flujos de trabajo.

Spider Clients son SDKs ligeros específicos de cada lenguaje que se comunican con un servidor de orquestación Spider para coordinar tareas de agentes IA. Usando solicitudes HTTP, los clientes permiten abrir sesiones interactivas, enviar cadenas de múltiples pasos, registrar herramientas personalizadas y recuperar respuestas IA en streaming en tiempo real. Manejan autenticación, serialización de plantillas de prompts y recuperación de errores en segundo plano, manteniendo APIs consistentes entre Node.js y Python. Los desarrolladores pueden configurar políticas de reintentos, registrar metadatos y agregar middleware personalizados para interceptar solicitudes. El cliente CLI soporta pruebas rápidas y prototipado de workflows en la terminal. En conjunto, estos clientes aceleran el desarrollo de agentes impulsados por IA, abstraen detalles de red y protocolo de bajo nivel, permitiendo a los equipos centrarse en el diseño de prompts y orquestación lógica.

xBrain ofrece una arquitectura modular para crear, configurar y orquestar agentes autónomos dentro de aplicaciones Python. Los usuarios definen agentes con capacidades específicas—como recuperación de datos, análisis o generación—y los ensamblan en flujos de trabajo donde cada agente se comunica y delega tareas. El marco incluye un planificador para gestionar la ejecución asíncrona, un sistema de plugins para integrar APIs externas y un mecanismo de registro en tiempo real para monitoreo y depuración. La interfaz flexible de xBrain soporta implementaciones personalizadas de memoria y plantillas de agentes, permitiendo a los desarrolladores adaptar el comportamiento a diversos dominios. Desde chatbots y pipelines de datos hasta experimentos de investigación, xBrain acelera el desarrollo de sistemas multi-agente complejos con mínimas líneas de código repetitivo.

Universal Basic Compute ofrece un entorno unificado para diseñar, entrenar y desplegar agentes de IA en diversos flujos de trabajo. Los usuarios pueden escoger entre múltiples modelos de lenguaje grande, configurar almacenes de memoria personalizados para conciencia contextual, e integrar APIs y herramientas de terceros para ampliar funcionalidad. La plataforma gestiona automáticamente la orquestación, tolerancia a fallos y escalado, además de ofrecer paneles para monitoreo en tiempo real y análisis de desempeño. Al abstraer detalles de infraestructura, permite a los equipos centrarse en la lógica de los agentes y la experiencia del usuario, evitando complejidad de backend.

Amon es una plataforma y marco para construir agentes AI autónomos que ejecutan tareas de múltiples pasos sin intervención humana. Los usuarios definen comportamientos de agentes, fuentes de datos e integraciones mediante archivos de configuración sencillos o una interfaz intuitiva. El runtime de Amon gestiona los ciclos de vida de los agentes, manejo de errores y lógica de reintentos. Soporta monitoreo en tiempo real, registros y escalabilidad en entornos cloud o locales, siendo ideal para automatizar soporte al cliente, procesamiento de datos, revisiones de código y más.

codAI proporciona un SDK modular y CLI que permite a los desarrolladores integrar asistentes de código potenciados por IA directamente en sus proyectos. Analiza el código existente, acepta solicitudes en lenguaje natural y devuelve completaciones de código, recomendaciones de refactorización o documentación contextualizadas. Con soporte multilenguaje, prompts personalizables y hooks extensibles, codAI puede integrarse en pipelines CI, extensiones de editor o servicios backend para automatizar tareas rutinarias de codificación y acelerar el desarrollo de funciones.

Drive Flow es un marco flexible que capacita a los desarrolladores para diseñar flujos de trabajo impulsados por IA definiendo secuencias de pasos. Cada paso puede invocar modelos de lenguaje grandes (LLMs), ejecutar funciones personalizadas o interactuar con memoria persistente almacenada en MemoDB. El framework soporta lógica de ramificación compleja, bucles, ejecución paralela de tareas y manejo dinámico de entradas. Desarrollado en TypeScript, usa un DSL declarativo para especificar los flujos, permitiendo una clara separación de la lógica de orquestación. Drive Flow también proporciona manejo de errores integrado, estrategias de reintentos, seguimiento del contexto de ejecución y un registro extenso. Los casos principales de uso incluyen asistentes de IA, procesamiento automatizado de documentos, automatización de soporte al cliente y sistemas de decisión en múltiples etapas. Al abstraer la orquestación, Drive Flow agiliza el desarrollo y simplifica el mantenimiento de aplicaciones de IA.

Huly Labs es una plataforma nativa en la nube que permite a desarrolladores y equipos de producto diseñar, desplegar y monitorear asistentes inteligentes. Los agentes pueden mantener contexto mediante memoria persistente, llamar a APIs externas o bases de datos, y ejecutar flujos de varios pasos a través de un constructor visual. La plataforma incluye controles de acceso por roles, SDK y CLI de Node.js para desarrollo local, componentes UI personalizables para chat y voz, y análisis en tiempo real para rendimiento y uso. Huly Labs se ocupa de escalabilidad, seguridad y registro, facilitando iteraciones rápidas y despliegues empresariales.