JasonEnvironments entrega una colección de módulos de entorno diseñados específicamente para el sistema multi-agente Jason. Cada módulo expone una interfaz estandarizada para que los agentes perciban, actúen e interactúen en escenarios diversos como persecución y evasión, búsqueda de recursos y tareas cooperativas. La biblioteca es fácil de integrar en proyectos Jason existentes: solo incluye el JAR, configura el entorno deseado en tu archivo de arquitectura de agentes y lanza la simulación. Los desarrolladores también pueden extender o personalizar parámetros y reglas para adaptarlos a sus necesidades de investigación o educativas.

Bitte AI Agents es un marco de desarrollo de agentes de extremo a extremo diseñado para simplificar la creación de asistentes de IA autónomos. Permite definir roles de agentes, configurar almacenes de memoria, integrar APIs externas o herramientas personalizadas y orquestar flujos de trabajo de múltiples pasos. Los desarrolladores pueden usar el SDK de la plataforma para construir, probar y desplegar agentes en cualquier entorno. El marco gestiona de forma predeterminada la gestión de contexto, historiales de conversación y controles de seguridad, permitiendo iteraciones rápidas y despliegues escalables de agentes inteligentes en casos de uso como automatización de atención al cliente, análisis de datos y generación de contenido.

AI Agents Laravel ofrece un marco integral para definir, gestionar y ejecutar agentes impulsados por IA dentro de las aplicaciones Laravel. Abstrae las interacciones con varios modelos de lenguaje grande (OpenAI, Anthropic, Hugging Face) y ofrece soporte incorporado para integraciones de herramientas, como solicitudes HTTP, consultas a bases de datos y lógica empresarial personalizada. Los desarrolladores pueden definir agentes con indicaciones personalizadas, backends de memoria (memoria en memoria, base de datos, Redis) y reglas de toma de decisiones para manejar flujos conversacionales complejos o tareas automatizadas. El paquete incluye registro de eventos, manejo de errores y ganchos de monitoreo para rastrear el rendimiento del agente. Facilita el desarrollo rápido de prototipos y la integración sin problemas de asistentes inteligentes, analizadores de datos y automatización de flujos de trabajo directamente en entornos web.

AI Engineer DevTools es un conjunto completo de herramientas para desarrolladores que simplifica la construcción y el mantenimiento de agentes de IA. Ofrece estructura en línea de comandos para esquemas de proyectos, generación de código para patrones estándar de agentes, scripts de configuración de entorno, marcos de prueba integrados, ejemplos de pipelines CI/CD, automatización del despliegue y configuración de monitoreo. Al reducir la boilerplate y aplicar las mejores prácticas, garantiza coherencia, fiabilidad y papel rápido en proyectos de agentes IA en las fases de desarrollo y producción.

EthLisbon proporciona una arquitectura de agente autónomo lista para usar que interactúa con smart contracts de Ethereum para realizar subastas, ofertas y transacciones automáticamente. Escucha eventos en la cadena, procesa alimentaciones de datos fuera de la cadena y ejecuta estrategias personalizables basadas en parámetros configurables. La base de código modular permite a los desarrolladores ampliar habilidades, integrar oráculos adicionales y desplegar múltiples instancias de agentes. Mecanismos de reintento y gestión de estado aseguran resiliencia, mientras que las herramientas de registro y monitoreo integradas brindan visibilidad en tiempo real.

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.

El programa de agentes de Justinvarghese511 es un plan de estudio estructurado que equipa a los desarrolladores con las habilidades para diseñar, implementar y desplegar agentes de IA. A través de tutoriales paso a paso, los participantes aprenden a diseñar flujos de decisión de agentes, integrar APIs externas y gestionar el contexto y la memoria. El curso incluye ejemplos de código, notebooks de Jupyter y ejercicios prácticos para construir agentes que automatizan la extracción de datos, responden de manera conversacional y realizan tareas de múltiples pasos. Al final, los aprendices tendrán un portafolio de proyectos de agentes de IA funcionales y las mejores prácticas para su despliegue en producción.