Agents Factory proporciona un entorno completo para crear agentes autónomos impulsados por modelos de lenguaje y modelos específicos de dominio de última generación. A través de su intuitivo constructor de flujos de trabajo con arrastrar y soltar, los usuarios pueden ensamblar comportamientos de agentes definiendo desencadenantes, acciones y puntos de decisión. La plataforma incluye una biblioteca de plantillas de agentes preconfigurados, desde bots de atención al cliente hasta asistentes de análisis de datos, que pueden personalizarse según las necesidades empresariales. Agents Factory también soporta integraciones con servicios de terceros vía API REST y webhooks, permitiendo a los agentes obtener datos de CRM, bases de datos y herramientas SaaS. Los paneles de monitoreo en tiempo real permiten rastrear la actividad del agente, métricas de rendimiento y logs para depuración. La programación incorporada y la orquestación de eventos permiten que los agentes ejecuten tareas a demanda o en un horario, entregando automatización confiable y escalable en las organizaciones.

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.

Semi Agent ofrece una arquitectura modular para construir agentes IA que puedan planificar, ejecutar acciones y recordar el contexto a lo largo del tiempo. Se integra con modelos de lenguaje populares, soporta definiciones de herramientas para funcionalidades personalizadas y mantiene una memoria conversacional o orientada a tareas. Los desarrolladores pueden definir planes paso a paso, conectar API externas o scripts como herramientas y aprovechar los registros incorporados para depurar y optimizar el comportamiento del agente. Su diseño de código abierto y base en Python permiten una personalización, extensibilidad e integración fáciles en flujos existentes.