AgentPilot proporciona una solución monorepo integral para construir, gestionar y desplegar agentes IA autónomos. En su núcleo, presenta un sistema de plugins extensible para integrar herramientas personalizadas y LLM, una capa de gestión de memoria para mantener el contexto entre interacciones y un módulo de planificación que secuencia las tareas del agente. Los usuarios pueden interactuar vía interfaz de línea de comandos o panel web para configurar agentes, monitorear ejecuciones y revisar registros. Al abstraer la complejidad de la orquestación de agentes, manejo de memoria e integraciones API, AgentPilot permite un prototipado rápido y despliegue listo para producción de flujos de trabajo multi-agente en áreas como automatización del soporte al cliente, generación de contenido, procesamiento de datos y más.

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.

El Marco del Sistema Multiagente proporciona una estructura modular para construir y orquestar múltiples agentes IA dentro de aplicaciones Python. Incluye un gestor de agentes para lanzar y supervisar agentes, una infraestructura de comunicación que soporta protocolos varios (ej., paso de mensajes, difusión de eventos), y almacenes de memoria personalizables para la retención de conocimientos a largo plazo. Los desarrolladores pueden definir roles distintos para los agentes, asignar tareas especializadas y configurar estrategias cooperativas como construcción de consenso o votación. El framework se integra sin problemas con modelos IA externos y bases de datos de conocimiento, permitiendo que los agentes razonen, aprendan y se adapten. Ideal para simulaciones distribuidas, agrupaciones de agentes conversacionales y pipelines de decisiones automáticos, el sistema acelera la resolución de problemas complejos aprovechando la autonomía en paralelo.

OpenAI Agents MCP Server proporciona una base sólida para desplegar y gestionar agentes autónomos impulsados por modelos de OpenAI. Expone una API RESTful flexible para crear, configurar y controlar agentes, permitiendo a los desarrolladores orquestar tareas de múltiples pasos, coordinar interacciones entre agentes y mantener memoria persistente entre sesiones. El marco soporta integraciones de herramientas tipo plugin, registros avanzados de conversaciones y estrategias de planificación personalizables. Al abstraer las preocupaciones de infraestructura, MCP Server agiliza el proceso de desarrollo, facilitando prototipado rápido y despliegue escalable de asistentes conversacionales, automatización de flujos de trabajo y empleados digitales impulsados por IA en entornos de producción.

Strands Agents ofrece una arquitectura modular para crear agentes inteligentes que combinen razonamiento en lenguaje natural, memoria a largo plazo y llamadas a API/herramientas externas. Permite a los desarrolladores configurar componentes de planificador, ejecutor y memoria, integrar cualquier LLM (por ejemplo, OpenAI, Hugging Face), definir esquemas de acción personalizados y gestionar el estado entre tareas. Con registro integrado, manejo de errores y un registro de herramientas extensible, acelera la creación de prototipos y el despliegue de agentes que puedan investigar, analizar datos, controlar dispositivos o servir como asistentes digitales. Al abstraer patrones comunes de agentes, reduce el código repetitivo y promueve buenas prácticas para una automatización confiable y mantenible basada en IA.

AgentSpeak es una implementación de código abierto en Java del lenguaje de programación AgentSpeak(L), diseñada para facilitar la creación y gestión de agentes autónomos BDI (Creencias-Deseos-Intenciones). Cuenta con un entorno de ejecución que analiza el código AgentSpeak(L), mantiene las bases de creencias de los agentes, dispara eventos y selecciona y ejecuta planes basados en las creencias y objetivos actuales. El intérprete soporta ejecución concurrente de agentes, actualizaciones dinámicas de planes y semánticas personalizables. Con una arquitectura modular, los programadores pueden extender componentes centrales como la selección de planes y la revisión de creencias. AgentSpeak permite a académicos e industriales prototipar, simular y desplegar agentes inteligentes en simulaciones, sistemas IoT y escenarios multi-agente.