FastGPT funciona como un marco integral para el desarrollo y despliegue de agentes de IA, diseñado para simplificar la creación de aplicaciones inteligentes basadas en el conocimiento. Integra conectores de datos para ingestar documentos, bases de datos y APIs, realiza preprocesamiento y embeddings, y llama a modelos locales o en la nube para inferencia. Un motor de generación aumentada por recuperación (RAG) permite una recuperación dinámica del conocimiento, mientras que un editor visual de flujos drag-and-drop permite a los usuarios orquestar workflows de múltiples pasos con lógica condicional. FastGPT soporta prompts personalizados, ajuste de parámetros y interfaces de plugins para ampliar funcionalidades. Puedes desplegar agentes como servicios web, chatbots o endpoints API, con paneles de monitoreo y opciones de escalamiento.

TypeAI Core proporciona un marco completo para crear agentes impulsados por IA que aprovechan grandes modelos de lenguaje. Incluye utilidades de plantillas de prompts, memoria conversacional respaldada por almacenamiento vectorial, integración fluida de herramientas externas (APIs, bases de datos, runners de código) y soporte para agentes anidados o colaborativos. Los desarrolladores pueden definir funciones personalizadas, gestionar estados de sesión y orquestar flujos de trabajo mediante una API intuitiva en TypeScript. Al abstraer interacciones complejas con LLM, TypeAI Core acelera el desarrollo de IA conversacional contextual y de múltiples turnos con mínimo código repetido.

A2A (Arquitectura de Agente a Agente) es un marco de código abierto de Google que permite el desarrollo y operación de agentes de IA distribuidos que trabajan juntos. Ofrece componentes modulares para definir roles de agentes, canales de comunicación y memoria compartida. Los desarrolladores pueden integrar diversos proveedores de LLM, personalizar comportamientos de agentes y orquestar flujos de trabajo de múltiples pasos. A2A incluye capacidades integradas de monitoreo, gestión de errores y repetición para rastrear las interacciones de los agentes. Al proporcionar un protocolo estandarizado para el descubrimiento de agentes, el paso de mensajes y la asignación de tareas, A2A simplifica patrones de coordinación complejos y mejora la fiabilidad al escalar aplicaciones basadas en agentes en diferentes entornos.

AIPE centraliza la orquestación de agentes de IA con módulos plug-in para memoria, planificación, uso de herramientas y colaboración multiagente. Los desarrolladores pueden definir personalidades de agentes, incorporar contexto usando almacenes vectoriales e integrar APIs externas o bases de datos. El marco ofrece un panel web integrado y CLI para probar prompts, monitorear el estado del agente y encadenar tareas. AIPE soporta múltiples motores de almacenamiento, como Redis, SQLite y almacenes en memoria. Configuraciones de múltiples agentes permiten asignar roles especializados — extractor de datos, analista, resumidor — para abordar consultas complejas de forma colaborativa. Al abstraer la ingeniería de prompts, envoltorios API y manejo de errores, AIPE acelera el despliegue de asistentes impulsados por IA para QA de documentos, soporte al cliente y flujos de trabajo automatizados.

GEN_AI proporciona una arquitectura flexible para ensamblar agentes de IA generativa mediante la definición de pipelines de procesamiento, la integración de grandes modelos de lenguaje y el soporte de plugins personalizados. Los desarrolladores pueden configurar flujos de trabajo de generación de texto, imagen o datos, gestionar entradas/salidas y ampliar funcionalidades mediante plugins comunitarios o personalizados. El framework simplifica la orquestación de llamadas a múltiples servicios de IA, proporciona registro y gestión de errores, y permite prototipado rápido. Con componentes modulares y archivos de configuración, los equipos pueden desplegar, monitorear y escalar rápidamente aplicaciones impulsadas por IA en investigación, atención al cliente, creación de contenidos y más.

GenWorlds es un marco de desarrollo de IA diseñado para facilitar la creación de sistemas multiagente. Utilizando un marco de comunicación basado en eventos a través de websocket, permite a los desarrolladores configurar entornos interactivos donde los agentes autónomos pueden interactuar de forma asincrónica entre sí y con su entorno. Estos agentes colaboran, planifican acciones y ejecutan tareas complejas de manera colectiva, lo que hace de GenWorlds una plataforma robusta para crear ecosistemas de IA escalables y flexibles.

ggfai proporciona una interfaz unificada para definir objetivos, gestionar razonamiento de múltiples pasos y mantener el contexto conversacional con módulos de memoria. Soporta integraciones personalizables de herramientas para llamar a servicios o APIs externas, flujos de ejecución asincrónicos y abstracciones sobre modelos GPT de OpenAI. La arquitectura de plugins permite intercambiar backends de memoria, almacenes de conocimiento y plantillas de acción, simplificando la orquestación de agentes en tareas como soporte al cliente, recuperación de datos o asistentes personales.

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.