AI Agents Tools es un marco Python completo que permite a los desarrolladores componer rápidamente agentes IA aprovechando las llamadas a funciones de OpenAI. La biblioteca encapsula un conjunto de herramientas modulares, incluyendo búsqueda en la web, navegación en navegador, recuperación de Wikipedia, ejecución de REPL en Python y integración de memoria vectorial. Definiendo plantillas de agentes—como agentes de herramienta única, agentes de caja de herramientas y flujos de trabajo gestionados por callbacks—los desarrolladores pueden orquestar pipelines de razonamiento de múltiples pasos. El kit abstrae la complejidad de la serialización de funciones y la gestión de respuestas, ofreciendo integración fluida con los modelos de lenguaje de OpenAI. Admite registro dinámico de herramientas y seguimiento del estado de memoria, permitiendo a los agentes recordar interacciones pasadas. Adecuado para construir chatbots, asistentes de investigación autónomos y agentes de automatización de tareas, AI Agents Tools acelera la experimentación y despliegue de flujos de trabajo personalizados impulsados por IA.

AnyAgent es un marco flexible que permite a los desarrolladores construir agentes inteligentes capaces de razonar, planificar y ejecutar tareas en diversos dominios. Ofrece un planificador incorporado para encadenar acciones, almacenes de memoria configurables para contexto a largo plazo, y conexiones fáciles a herramientas y APIs externas. Gracias a un DSL declarativo simple, puedes definir habilidades personalizadas, incorporar registros de eventos y cambiar sin esfuerzo entre diferentes backends LLM. Ya sea para bots de soporte al cliente, asistentes de análisis de datos o prototipos de investigación, AnyAgent acelera la creación de agentes con arquitectura robusta, componentes modulares y extensibilidad para escenarios automatizados del mundo real.

JADE es un marco de desarrollo de agentes basado en Java que simplifica la creación de sistemas multiagente distribuidos. Proporciona infraestructura compatible con FIPA que incluye un entorno de ejecución, transporte de mensajes, facilitador de directorio y gestión de agentes. Los desarrolladores escriben clases de agentes en Java, las despliegan en contenedores y utilizan herramientas gráficas como RMA y Sniffer para depuración y monitoreo. JADE soporta movilidad de agentes, planificación de comportamientos y operaciones del ciclo de vida, permitiendo diseños escalables y modulares para investigación, coordinación IoT, simulaciones y automatización empresarial.

LangChain es un marco de Python de código abierto diseñado para acelerar el desarrollo de aplicaciones impulsadas por IA. Proporciona abstracciones para encadenar múltiples llamadas a modelos de lenguaje (cadenas), construir agentes que interactúan con herramientas externas y gestionar la memoria de las conversaciones. Los desarrolladores pueden definir indicaciones, analizadores de salida y flujos de trabajo de extremo a extremo. Las integraciones incluyen almacenes vectoriales, bases de datos, APIs y plataformas de alojamiento, permitiendo chatbots listos para producción, análisis de documentos, asistentes de código y pipelines de IA personalizados.

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.

El MCP Agent Proxy funciona como un servicio middleware entre sus aplicaciones y la API de OpenAI. Transfiere transparentemente llamadas a ChatCompletion y Embedding, gestiona respuestas en streaming para los clientes, almacena en caché resultados para mejorar el rendimiento y reducir costos, registra metadatos de solicitudes y respuestas para depuración, y permite la personalización en tiempo real de los parámetros API. Los desarrolladores pueden integrarlo en frameworks existentes para simplificar el procesamiento multi-canal y mantener un endpoint centralizado para todas las interacciones con IA.

Julep AI Responses es un framework para agentes de IA entregado como SDK de Node.js y plataforma en la nube. Los desarrolladores inicializan un objeto Agent, definen manejadores onMessage para respuestas personalizadas, gestionan el estado de la sesión para conversaciones contextuales e integran plugins o APIs externas. La plataforma administra el hosting y escalado, permitiendo prototipado rápido y despliegue de chatbots, agentes de soporte al cliente o asistentes internos con mínimo esfuerzo.

echoOLlama aprovecha el ecosistema de Ollama para proporcionar un marco de agente mínimo: lee las entradas del usuario desde el terminal, las envía a un LLM local configurado y transmite las respuestas en tiempo real. Los usuarios pueden secuenciar interacciones, encadenar prompts y experimentar con ingeniería de prompts sin modificar el código del modelo subyacente. Esto hace que echoOLlama sea ideal para probar patrones conversacionales, construir herramientas sencillas por línea de comandos y manejar tareas iterativas de agentes, todo mientras se mantiene la privacidad de los datos.

Java-Action-Datetime es un módulo adicional para el marco del sistema multiagente LightJason, diseñado para manejar todas las operaciones temporales dentro de sus agentes. Proporciona acciones para obtener la marca de tiempo actual, analizar cadenas de fecha/hora en objetos temporales Java, aplicar patrones de formateo personalizados, realizar operaciones aritméticas como añadir o restar duraciones, calcular diferencias entre datetimes y convertir entre zonas horarias. Estas acciones se integran perfectamente en el código del agente LightJason, reducen la redundancia y habilitan un razonamiento temporal confiable y coherente en despliegues distribuidos de agentes.

ProficientAI Agent Framework es una solución integral para diseñar y desplegar agentes de IA avanzados. Permite a los usuarios definir comportamientos personalizados del agente mediante definiciones modulares de herramientas y especificaciones de funciones, asegurando una integración perfecta con APIs y servicios externos. El subsistema de gestión de memoria proporciona almacenamiento de contexto a corto y largo plazo, permitiendo conversaciones coherentes en múltiples turnos. Los desarrolladores pueden cambiar fácilmente entre diferentes modelos de lenguaje o combinarlos para tareas específicas. Las herramientas integradas de monitoreo y registro ofrecen información sobre el rendimiento y las métricas de uso del agente. Ya sea que esté construyendo bots de atención al cliente, asistentes de búsqueda de conocimiento o flujos de trabajo de automatización, ProficientAI simplifica toda la cadena — desde el prototipo hasta la producción, garantizando escalabilidad y fiabilidad.