Playbooks AI es un marco para desarrolladores para construir agentes de IA mediante un DSL declarativo de playbooks. Permite la integración con varios LLM, herramientas personalizadas y almacenes de memoria. Con CLI y UI web, los usuarios pueden definir el comportamiento del agente, orquestar flujos de trabajo de múltiples pasos y monitorizar la ejecución. Las características incluyen enrutamiento de herramientas, memoria con estado, control de versiones, analíticas y colaboración multi-agente, facilitando la creación de prototipos y el despliegue de asistentes de IA listos para producción.

Poke-Env está diseñado para simplificar la creación y evaluación de agentes de IA para batallas en Pokémon Showdown mediante una interfaz completa en Python. Gestiona la comunicación con el servidor Pokémon Showdown, analiza los datos del estado del juego y gestiona las acciones turno a turno mediante una arquitectura basada en eventos. Los usuarios pueden extender clases básicas de jugadores para implementar estrategias personalizadas usando aprendizaje por refuerzo o algoritmos heurísticos. El framework ofrece soporte integrado para simulaciones de batalla, enfrentamientos paralelos y registros detallados de acciones, recompensas y resultados para investigación reproducible. Al abstraer tareas de red y análisis de bajo nivel, Poke-Env permite a investigadores y desarrolladores centrarse en el diseño de algoritmos, afinación de rendimiento y benchmarking comparativo de estrategias de batalla.

PySpur ofrece un entorno integrado para construir, probar y desplegar agentes de IA mediante una interfaz usuario-amistosa basada en nodos. Los desarrolladores ensamblan cadenas de acciones — como llamadas a modelos lingüísticos, recuperación de datos, ramificación de decisiones y interacciones API — arrastrando y conectando bloques modulares. Un modo de simulación en vivo permite a los ingenieros validar la lógica, inspeccionar estados intermedios y depurar workflows antes del despliegue. PySpur también ofrece control de versiones de los flujos de agentes, perfilado de rendimiento y despliegue con un clic en la nube o infraestructura local. Con conectores plug-in y soporte para LLMs y bases de datos vectoriales populares, los equipos pueden prototipar rápidamente agentes de razonamiento complejos, asistentes automatizados o pipelines de datos. Open-source y extensible, PySpur minimiza la boilerplate y la sobrecarga de infraestructura, permitiendo iteraciones más rápidas y soluciones de agentes más robustas.

Catalyst de Raga es una plataforma SaaS diseñada para simplificar la creación y operación de agentes IA en las empresas. Los usuarios pueden ingerir datos de bases de datos, CRM y almacenamiento en la nube en almacenes vectoriales, definir políticas de memoria y orquestar múltiples LLM para responder consultas complejas. El constructor visual permite diseñar flujos de trabajo mediante arrastrar y soltar, integrar herramientas y APIs, y realizar análisis en tiempo real. Una vez configurados, los agentes se pueden desplegar en interfaces de chat, APIs o widgets embebidos, con control de acceso basado en roles, registros de auditoría y escalabilidad para producción.

SeeAct está diseñado para capacitar a agentes visión-lenguaje con una pipeline de dos etapas: un módulo de planificación impulsado por grandes modelos de lenguaje genera subobjetivos basados en escenas observadas, y un módulo de ejecución traduce estos subobjetivos en acciones específicas del entorno. Una columna vertebral de percepción extrae características de objetos y escenas de imágenes o simulaciones. La arquitectura modular permite reemplazar fácilmente planificadores o redes de percepción y soporta evaluación en AI2-THOR, Habitat y entornos personalizados. SeeAct acelera la investigación en IA embebida interactiva ofreciendo descomposición de tareas de extremo a extremo, acoplamiento y ejecución.

RoboCup Rescue Agent Simulation es un framework de código abierto que modela entornos urbanos donde múltiples agentes impulsados por IA colaboran para localizar y rescatar víctimas. Ofrece interfaces para navegación, mapeo, comunicación e integración de sensores. Los usuarios pueden programar estrategias personalizadas, ejecutar experimentos en lote y visualizar métricas de rendimiento de los agentes. La plataforma soporta configuración de escenarios, registros y análisis de resultados para acelerar la investigación en sistemas multi-agentes y algoritmos de respuesta a desastres.

Vagent.io proporciona una interfaz intuitiva para interactuar con Agentes de IA personalizados utilizando comandos de voz. En lugar de escribir, los usuarios pueden comunicarse fácilmente con sus Agentes de IA a través del habla natural. La plataforma se integra con webhooks simples y utiliza OpenAI para un reconocimiento de voz de alta calidad y soporte para más de 60 idiomas. La privacidad de los datos tiene prioridad, no se requiere registro y todos los datos se almacenan en el dispositivo del usuario. Vagent.io es extremadamente versátil, permitiendo a los usuarios conectarse a varios backends y construir sistemas modulares de múltiples agentes para tareas más complejas.

Las demostraciones del AWS Sample Model Context Protocol son un repositorio de código abierto que presenta patrones estandarizados para la gestión del contexto de grandes modelos de lenguaje (LLM) y la invocación de herramientas. Cuenta con dos demostraciones completas—una en JavaScript/TypeScript y otra en Python—que implementan el Protocolo de Contexto del Modelo, permitiendo a los desarrolladores construir agentes de IA que llaman funciones AWS Lambda, conservan el historial de conversaciones y transmiten respuestas. El código de ejemplo muestra el formateo de mensajes, la serialización de argumentos de funciones, el manejo de errores y las integraciones de herramientas personalizables, acelerando la creación de prototipos de aplicaciones de IA generativa.

Saga proporciona una arquitectura flexible para construir agentes IA que planifican y ejecutan flujos de trabajo de múltiples pasos. Los componentes principales incluyen un módulo planificador que descompone metas en acciones, un almacén de memoria para contexto conversacional y tareas, y un registro de herramientas para integrar servicios o scripts externos. Los agentes funcionan de manera asíncrona, gestionan estado entre sesiones y soportan desarrollo de herramientas personalizadas. Saga permite un prototipado rápido de asistentes autónomos, automatizando tareas como recopilación de datos, alertas y preguntas interactivos en su propio entorno Python.

Sentient es una plataforma de agentes IA con estado diseñada para potenciar personajes no jugables y personajes virtuales. Incluye un sistema de memoria que registra eventos, un motor de planificación de metas que programa acciones en múltiples pasos y una interfaz conversacional para diálogos naturales. Los desarrolladores configuran personajes con atributos, objetivos y bases de conocimiento personalizables. Los SDKs y APIs de Sentient para Unity, Unreal, JavaScript y Node.js permiten una integración fluida, en local o en la nube, para ofrecer experiencias digitales inmersivas e interactivas.

El copiloto de hoja de cálculo basado en agente de IA de Sheet-Chat revoluciona la gestión de hojas al permitir que los usuarios creen, editen, formateen hojas, generen gráficos y traduzcan contenido. Esta herramienta impulsada por IA se integra sin problemas en Google Sheets y Excel, aumentando la productividad y proporcionando una visión más profunda de los datos. Ya sea automatizando tareas repetitivas o ofreciendo sugerencias inteligentes, Sheet-Chat mejora la usabilidad y eficiencia de sus hojas de cálculo.

Simple-Agent es un marco de agentes IA de código abierto escrito en Python que utiliza la API de OpenAI para crear agentes conversacionales modulares. Permite a los desarrolladores definir funciones de herramientas que el agente puede invocar, mantener la memoria contextual entre interacciones y personalizar comportamientos del agente mediante módulos de habilidades. El marco gestiona el enrutamiento de solicitudes, la planificación de acciones y la ejecución de herramientas, para que puedas centrarte en la lógica específica de dominio. Con registro y manejo de errores integrados, Simple-Agent acelera el desarrollo de chatbots, asistentes automatizados y herramientas de soporte de decisiones impulsados por IA. Ofrece integración sencilla con API y fuentes de datos personalizadas, soporta llamadas asíncronas a herramientas y proporciona una interfaz de configuración simple. Úsalo para prototipar agentes de IA para soporte al cliente, análisis de datos, automatización y más. Su arquitectura modular facilita añadir nuevas capacidades sin alterar la lógica central. Respaldado por contribuciones comunitarias y documentación, Simple-Agent es ideal tanto para principiantes como para desarrolladores experimentados que buscan desplegar agentes inteligentes rápidamente.

Sirji capacita a los equipos para crear agentes impulsados por IA sin programar. Los usuarios diseñan visualmente los flujos de conversación, integran API externas y bases de conocimientos, gestionan la memoria a largo plazo y despliegan agentes en múltiples canales. Las analíticas integradas monitorizan el rendimiento, y los controles de seguridad aseguran la privacidad de los datos. Sirji simplifica el desarrollo y mantenimiento de agentes inteligentes para diversos procesos comerciales.

Skeernir es un marco de agentes AI de código abierto diseñado para acelerar el desarrollo de agentes maestro títere para automatización de juegos y orquestación de procesos. El proyecto incluye una plantilla base, APIs principales y módulos de ejemplo que muestran cómo conectar la lógica del agente con entornos objetivo, ya sea simulando jugabilidad o controlando tareas del sistema operativo. Su arquitectura extensible permite a los usuarios implementar estrategias de decisión personalizadas, integrar modelos de aprendizaje automático y gestionar el ciclo de vida del agente en Windows, Linux y macOS. Con soporte de registro y configuración integrado, Skeernir facilita las pruebas, depuración y despliegue de agentes AI autónomos.

El Agente MultiModal de Solana es un marco de código abierto que combina modelos de IA de vanguardia—GPT para texto, DALL·E para imágenes, Whisper para transcripción y síntesis de audio, además de generación de video—con la cadena de bloques de Solana. Ofrece una arquitectura modular de servidor y API RESTful, aplicando pagos en SOL por solicitud on-chain. Los desarrolladores configuran su billetera de Solana y credenciales de OpenAI, despliegan el agente y envían solicitudes multimodales vía UI o API. Las respuestas se entregan con recibos de transacción asociados. Este diseño soporta micropagos, auditabilidad y servicios de IA descentralizados, ideales para dApps Web3 y plataformas de contenido creativo.

Solana AI Agent Eliza es una prueba de concepto de un agente de IA que lleva el chatbot clásico Eliza a la blockchain de Solana. Consta de un contrato inteligente en Rust basado en Anchor que implementa los patrones de diálogo de Eliza y una interfaz web ligera. Cuando un usuario envía un mensaje, la interfaz invoca el programa en cadena, que genera una respuesta estilo Eliza y escribe tanto la indicación como la respuesta en una cuenta de Solana. Este diseño demuestra cómo integrar lógica de IA sencilla directamente en cadena, asegurando registros de conversación inmutables y auditable, además de ofrecer una plantilla para que los desarrolladores construyan agentes IA más avanzados en Solana.

StarCat proporciona un constructor de arrastrar y soltar para crear agentes de IA sin programar. Elige una plantilla o empieza desde cero, configura prompts, establece memoria y contexto, e intégrate con herramientas como Slack, email, CRMs y bases de datos. Los agentes pueden gestionar workflows de múltiples pasos como triage de tickets, puntuación de leads, entrada de datos y generación de informes. Analíticas integradas monitorean el rendimiento, y el control de versiones garantiza actualizaciones seguras. Despliega tus agentes en sitios web, plataformas de mensajería o dashboards internos para automatizar procesos repetitivos al instante.

Steamship es una plataforma robusta diseñada para simplificar la creación, el despliegue y la gestión de agentes de IA. Ofrece a los desarrolladores una pila administrada para paquetes de IA lingüística, apoyando el desarrollo de ciclo de vida completo, desde alojamiento sin servidor hasta soluciones de almacenamiento vectorial. Con Steamship, los usuarios pueden construir, escalar y personalizar herramientas y aplicaciones de IA, proporcionando una experiencia fluida para integrar capacidades de IA en sus proyectos.

Stellar Chat permite a los equipos crear agentes de IA conversacionales proporcionando un marco robusto que abstrae las interacciones con LLM, la gestión de memoria y las integraciones de herramientas. En su núcleo, presenta un pipeline extensible que maneja el preprocesamiento de entradas del usuario, el enriquecimiento del contexto mediante la recuperación de memoria basada en vectores y la invocación de LLM con estrategias de prompting configurables. Los desarrolladores pueden conectar soluciones de almacenamiento vectorial populares como Pinecone, Weaviate o FAISS, e integrar API de terceros o plugins personalizados para tareas como búsqueda en la web, consultas a bases de datos o control de aplicaciones empresariales. Con soporte para salidas en streaming y bucles de retroalimentación en tiempo real, Stellar Chat garantiza experiencias de usuario receptivas. También incluye plantillas de inicio y ejemplos de mejores prácticas para bots de soporte al cliente, búsqueda de conocimientos y automatización interna de flujos de trabajo. Desplegado con Docker o Kubernetes, escala para satisfacer las demandas de producción y sigue siendo completamente de código abierto bajo la licencia MIT.

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.