Langchainrb es una biblioteca de Ruby de código abierto diseñada para agilizar el desarrollo de aplicaciones impulsadas por IA mediante un marco modular para agentes, cadenas y herramientas. Los desarrolladores pueden definir plantillas de indicaciones, ensamblar cadenas de llamadas LLM, integrar componentes de memoria para preservar el contexto y conectar herramientas personalizadas como cargadores de documentos o APIs de búsqueda. Soporta generación de incrustaciones para búsqueda semántica, manejo de errores integrado y configuración flexible de modelos. Con abstracciones de agentes, puedes implementar asistentes conversacionales que decidan qué herramientas o cadenas invocar según la entrada del usuario. La arquitectura extensible de Langchainrb permite fácil personalización, facilitando rápidamente prototipos de chatbots, pipelines de resumen automatizado, sistemas QA y automatización de flujos de trabajo complejos.

LLM-Agent es un marco ligero y extensible para construir agentes de IA impulsados por grandes modelos de lenguaje. Proporciona abstracciones para memoria de conversación, plantillas de prompts dinámicas e integración fluida de herramientas o APIs personalizadas. Los desarrolladores pueden orquestar procesos de razonamiento en múltiples pasos, mantener estado a través de interacciones y automatizar tareas complejas como recuperación de datos, generación de informes y soporte de decisiones. Al combinar la gestión de memoria con el uso de herramientas y planificación, LLM-Agent facilita el desarrollo de agentes inteligentes y orientados a tareas en Python.

Local-Super-Agents ofrece una plataforma basada en Python para crear agentes AI autónomos que funcionan completamente en local. El marco incluye componentes modulares como almacenes de memoria, kits de herramientas para integración API, adaptadores LLM y orquestación de agentes. Los usuarios pueden definir agentes de tareas personalizados, encadenar acciones y simular colaboración multi-agente en un entorno sandbox. Abstrae configuraciones complejas mediante utilidades CLI, plantillas preconfiguradas y módulos extensibles. Sin dependencias en la nube, los desarrolladores mantienen privacidad de datos y control de recursos. Su sistema de plugins soporta integración de scrapers web, conectores de bases de datos y funciones Python personalizadas, facilitando flujos de trabajo como investigación autónoma, extracción de datos y automatización local.

MARFT es un LLM basado en Python que permite experimentos reproducibles y prototipado rápido de sistemas de IA colaborativos.

Maxun.dev es un marco de trabajo de IA sin código o de bajo código que permite a desarrolladores y empresas crear agentes inteligentes adaptados a tareas específicas. Los usuarios pueden definir flujos de trabajo a través de una interfaz visual, integrar fuentes de datos y APIs externas, y configurar módulos de memoria para comprensión contextual. La plataforma soporta orquestación de múltiples agentes, monitoreo en tiempo real y análisis de rendimiento para optimizar comportamientos. Con herramientas integradas de colaboración, control de versiones y despliegue con un clic, Maxun.dev simplifica todo el ciclo de vida, desde prototipos hasta producción, acelerando la automatización basada en IA en soporte al cliente, gestión de documentos y procesos empresariales.

Meta-Agent-with-More-Agents es un marco extensible de código abierto que implementa una arquitectura de agente meta permitiendo que varios subagentes especializados colaboren en tareas complejas. Utiliza LangChain para la orquestación de agentes y APIs de OpenAI para procesamiento del lenguaje natural. Los desarrolladores pueden definir agentes personalizados para tareas como extracción de datos, análisis de sentimientos, toma de decisiones o generación de contenido. El agente meta coordina la descomposición de tareas, envía objetivos a los agentes adecuados, recopila sus resultados y refina iterativamente los resultados mediante bucles de retroalimentación. Su diseño modular soporta procesamiento paralelo, registro y manejo de errores. Ideal para automatizar flujos de trabajo de múltiples pasos, pipelines de investigación y sistemas de soporte a decisiones dinámicas, simplificando la construcción de sistemas IA distribuidos robustos mediante la abstracción de la comunicación entre agentes y la gestión de ciclo de vida.

La Arquitectura Modular LLM está diseñada para simplificar la creación de aplicaciones personalizadas impulsadas por LLM mediante un diseño componible y modular. Proporciona componentes principales como módulos de memoria para retención del estado de la sesión, interfaces de herramientas para llamadas a API externas, gestores de indicaciones para generación de indicaciones basadas en plantillas o dinámicas, y motores de orquestación para controlar el flujo de trabajo del agente. Puede configurar tuberías que enlacen estos módulos, permitiendo comportamientos complejos como razonamiento en múltiples pasos, respuestas dependientes del contexto y recuperación de datos integrada. El marco soporta múltiples backends de LLM, permitiéndole cambiar o mezclar modelos, y ofrece puntos de extensión para agregar nuevos módulos o lógica personalizada. Esta arquitectura acelera el desarrollo fomentando la reutilización de componentes, manteniendo la transparencia y el control sobre el comportamiento del agente.

El Asistente de IA Multi-Agente es un marco modular en Python que orquesta múltiples agentes con GPT, cada uno asignado a roles discretos como planificación, investigación, análisis y ejecución. El sistema soporta envío de mensajes entre agentes, almacenamiento de memoria e integración con herramientas y APIs externas, permitiendo la descomposición de tareas complejas y la resolución colaborativa de problemas. Los desarrolladores pueden personalizar el comportamiento de los agentes, agregar nuevos conjuntos de herramientas y configurar flujos de trabajo mediante archivos de configuración sencillos. Aprovechando el razonamiento distribuido entre agentes especializados, el marco acelera investigaciones automatizadas, análisis de datos, soporte para decisiones y automatización de tareas. El repositorio incluye implementaciones y plantillas de ejemplo, permitiendo crear rápidamente prototipos de asistentes inteligentes y trabajadores digitales capaces de manejar flujos de trabajo de extremo a extremo en negocios, educación y entornos de investigación.

NagaAgent es una biblioteca de código abierto en Python diseñada para simplificar la creación, orquestación y escalado de agentes de IA. Proporciona un sistema plug-and-play para integración de herramientas, objetos de memoria conversacional persistentes y un controlador de múltiples agentes asincrónicos. Los desarrolladores pueden registrar herramientas personalizadas como funciones, gestionar el estado del agente y choreografiar interacciones entre múltiples agentes. El marco incluye funciones de registro, hooks para manejo de errores y configuraciones predefinidas para prototipado rápido. NagaAgent es ideal para construir flujos de trabajo complejos — bots de soporte al cliente, canalizaciones de procesamiento de datos o asistentes de investigación — sin sobrecarga de infraestructura.

Nexus Agents es un marco modular para construir sistemas multiagentes impulsados por IA con grandes modelos de lenguaje en el núcleo. Los desarrolladores pueden definir agentes personalizados, integrar herramientas externas y orquestar flujos de trabajo mediante configuraciones declarativas YAML o Python. Soporta enrutamiento dinámico de tareas, gestión de memoria y comunicación entre agentes, garantizando automatización escalable y confiable. Con registros, manejo de errores y soporte CLI integrados, Nexus Agents simplifica la creación de pipelines complejos que abarcan recuperación de datos, análisis, generación de contenido e interacción con clientes. Su arquitectura permite una fácil extensión con herramientas personalizadas o proveedores de LLM, capacitando a los equipos para automatizar procesos comerciales, tareas de investigación y flujos operativos de manera consistente y mantenible.

OpenAGI ofrece un entorno unificado para crear agentes de IA autónomos que realizan tareas como extracción de datos, procesamiento de documentos, automatización de soporte al cliente y asistencia en investigación. Los usuarios pueden configurar comportamientos de agentes mediante flujos de trabajo visuales, integrar cualquier endpoint de LLM y desplegar agentes en producción con monitoreo y registro integrados. La plataforma agiliza las pruebas iterativas, la colaboración y la escalabilidad, permitiendo un despliegue rápido de soluciones de automatización inteligente.

Stride Agents es una plataforma de orquestación de agentes basada en IA que agiliza la automatización de tareas permitiendo a usuarios no técnicos construir, configurar y desplegar agentes personalizados. Cada agente puede ser ajustado con flujos de trabajo específicos, activadores e integraciones para realizar tareas como calificación de leads, resolución de tickets de soporte, procesamiento de facturas y monitoreo de redes sociales. La plataforma ofrece un creador de agentes drag-and-drop, bibliotecas de habilidades preconstruidas y conexiones seamless con herramientas comerciales populares como Slack, Google Workspace y CRM. Una vez desplegados, los agentes pueden funcionar en horarios programados o en respuesta a eventos en tiempo real, mientras un panel de análisis rastrea el rendimiento, tasas de éxito y registros de errores. Este enfoque reduce la carga manual, asegura consistencia y escala operaciones aprovechando trabajadores digitales autónomos en toda la organización.

Super-Agent-Party permite a los desarrolladores definir un objeto Party donde agentes IA individuales desempeñan roles distintos como planificación, investigación, redacción y revisión. Cada agente puede ser configurado con prompts personalizados, herramientas y parámetros de modelos. El framework gestiona el enrutamiento de mensajes y el contexto compartido, permitiendo la colaboración en tiempo real en tareas secundarias. Soporta integración de plugins para servicios de terceros, estrategias flexibles de orquestación y rutinas de manejo de errores. Con una API intuitiva, los usuarios pueden añadir o eliminar agentes dinámicamente, encadenar flujos de trabajo y visualizar las interacciones de los agentes. Basado en Node.js y compatible con principales proveedores de la nube, Super-Agent-Party agiliza el desarrollo de sistemas multi-agente escalables y mantenibles para automatización, generación de contenido, análisis de datos y más.

Tongui Agent proporciona una arquitectura modular para crear agentes de IA que puedan mantener el estado de la conversación, aprovechar herramientas externas y coordinar múltiples sub-agentes. Los desarrolladores configuran los backends LLM, definen acciones personalizadas y ajustan módulos de memoria para almacenar el contexto. El marco incluye un SDK, CLI y hooks middleware para observabilidad, facilitando su integración en aplicaciones web o Node.js. Los LLM soportados incluyen OpenAI, Azure OpenAI y modelos de código abierto.

xBrain ofrece una arquitectura modular para crear, configurar y orquestar agentes autónomos dentro de aplicaciones Python. Los usuarios definen agentes con capacidades específicas—como recuperación de datos, análisis o generación—y los ensamblan en flujos de trabajo donde cada agente se comunica y delega tareas. El marco incluye un planificador para gestionar la ejecución asíncrona, un sistema de plugins para integrar APIs externas y un mecanismo de registro en tiempo real para monitoreo y depuración. La interfaz flexible de xBrain soporta implementaciones personalizadas de memoria y plantillas de agentes, permitiendo a los desarrolladores adaptar el comportamiento a diversos dominios. Desde chatbots y pipelines de datos hasta experimentos de investigación, xBrain acelera el desarrollo de sistemas multi-agente complejos con mínimas líneas de código repetitivo.

Universal Basic Compute ofrece un entorno unificado para diseñar, entrenar y desplegar agentes de IA en diversos flujos de trabajo. Los usuarios pueden escoger entre múltiples modelos de lenguaje grande, configurar almacenes de memoria personalizados para conciencia contextual, e integrar APIs y herramientas de terceros para ampliar funcionalidad. La plataforma gestiona automáticamente la orquestación, tolerancia a fallos y escalado, además de ofrecer paneles para monitoreo en tiempo real y análisis de desempeño. Al abstraer detalles de infraestructura, permite a los equipos centrarse en la lógica de los agentes y la experiencia del usuario, evitando complejidad de backend.

BeeAI Framework Py Starter es un proyecto de Python de código abierto diseñado para facilitar la creación de agentes de IA. Incluye módulos principales para la orquestación de agentes, un sistema de plugins para ampliar la funcionalidad y adaptadores para conectarse a APIs LLM populares. Los desarrolladores pueden definir tareas, gestionar la memoria conversacional e integrar herramientas externas mediante archivos de configuración sencillos. El framework enfatiza la modularidad y facilidad de uso, permitiendo el prototipado rápido de chatbots, asistentes automatizados y agentes de procesamiento de datos sin código boilerplate.

Bot-With-Plan ofrece una plantilla modular en Python para construir agentes IA que primero generan un plan detallado antes de la ejecución. Utiliza GPT de OpenAI para analizar instrucciones de usuario, descomponer tareas en pasos secuenciales, validar el plan y luego ejecutar cada paso a través de herramientas externas como búsqueda en la web o calculadoras. El framework incluye gestión de prompts, análisis de planes, orquestación de ejecución y manejo de errores. Separando las fases de planificación y ejecución, ofrece mayor supervisión, depuración más sencilla y una estructura clara para ampliación con nuevas herramientas o capacidades.

FreeThinker proporciona una arquitectura modular para definir agentes de IA que pueden ejecutar tareas autónomamente mediante el aprovechamiento de modelos de lenguaje grandes, módulos de memoria y herramientas externas. Los desarrolladores pueden configurar agentes mediante Python o YAML, conectar herramientas personalizadas para búsqueda en la web, procesamiento de datos o llamadas API, y utilizar estrategias de planificación integradas. El marco maneja la ejecución paso a paso, la retención de contexto y la agregación de resultados para que los agentes puedan operar sin intervención en trabajos de investigación, automatización o apoyo en decisiones.

openai-agents-python es un paquete Python completo diseñado para ayudar a los desarrolladores a construir agentes IA totalmente autónomos. Ofrece abstracciones para la planificación del agente, integración de herramientas, estados de memoria y bucles de ejecución. Los usuarios pueden registrar herramientas personalizadas, especificar objetivos del agente y dejar que el marco coordine el razonamiento paso a paso. La biblioteca también incluye utilidades para probar y registrar acciones del agente, haciendo más fácil iterar sobre comportamientos y solucionar tareas complejas de múltiples pasos.