MIDCA es una arquitectura cognitiva modular diseñada para soportar el ciclo cognitivo completo de los agentes inteligentes. Procesa entradas sensoriales a través de un módulo de percepción, interpreta datos para generar y priorizar metas, usa un planificador para crear secuencias de acciones, ejecuta tareas y luego evalúa resultados mediante una capa metacognitiva. El diseño de doble ciclo separa respuestas reactivas rápidas del razonamiento deliberado más lento, permitiendo que los agentes se adapten dinámicamente. La estructura extensible y el código abierto hacen de MIDCA la opción ideal para investigadores y desarrolladores que exploran toma de decisiones autónomas, aprendizaje y autorreflexión en IA.

ai-agents-trial es un proyecto de código abierto en Python que demuestra cómo construir agentes de IA autónomos usando LLMs. Ofrece abstracciones modulares para la planificación del agente, la invocación de herramientas (por ejemplo, búsqueda web, calculadoras) y la gestión de memoria. Los desarrolladores pueden definir herramientas personalizadas, encadenar acciones en múltiples pasos y mantener el contexto entre sesiones. La base de código usa APIs de OpenAI junto con utilidades auxiliares para orquestar flujos de trabajo, siendo ideal para prototipado rápido de asistentes basados en chat, bots de investigación o agentes de automatización específicos de dominio. Los puntos de integración permiten ampliar la funcionalidad con nuevos conectores y fuentes de datos sin alterar la lógica principal.

AI Library ofrece un marco completo para diseñar y ejecutar agentes de IA. Incluye constructores de agentes, orquestación de cadenas, interfaces de modelos, integración de herramientas y soporte para almacenes vectoriales. La plataforma utiliza un enfoque API-first, documentación extensa y proyectos de ejemplo. Ya sea que estés creando chatbots, agentes de recuperación de datos o asistentes de automatización, la arquitectura modular de AI Library garantiza que cada componente —como modelos de lenguaje, memorias y herramientas externas— pueda configurarse, combinarse y supervisarse fácilmente en entornos de producción.