LangGraph Learn combina una interfaz de programación visual con un SDK de Python subyacente para ayudar a los usuarios a construir flujos de trabajo complejos de agentes de IA como gráficos dirigidos. Cada nodo representa un componente funcional, como plantillas de instrucciones, llamadas a modelos, lógica condicional o procesamiento de datos. Los usuarios pueden conectar nodos para definir el orden de ejecución, configurar propiedades de los nodos a través de la interfaz gráfica y ejecutar la pipeline paso a paso o en su totalidad. Paneles de registro y depuración en tiempo real muestran salidas intermedias, mientras que las plantillas incorporadas aceleran patrones comunes como responder preguntas, resumir o recuperar conocimientos. Los gráficos pueden exportarse como scripts de Python independientes para su implementación en producción. LangGraph Learn es ideal para la educación, creación rápida de prototipos y desarrollo colaborativo de agentes de IA sin necesidad de código extenso.

MIU CS589 API de Agentes de IA ofrece una interfaz estandarizada para construir agentes de IA personalizados. Los desarrolladores pueden definir comportamientos, integrar herramientas o servicios externos y gestionar respuestas en streaming o por lotes mediante endpoints HTTP. El framework maneja autenticación, enrutamiento de solicitudes, manejo de errores y registro de logs. Es totalmente extensible: los usuarios pueden registrar nuevas herramientas, ajustar la memoria del agente y configurar los parámetros LLM. Adecuado para experimentos, demos y prototipos en producción, simplifica la orquestación multi-herramienta y acelera el desarrollo de agentes IA sin quedar atrapado en una plataforma monolítica.

Multi-Agent es un kit de herramientas para desarrolladores que te ayuda a construir y orquestar múltiples agentes de IA que se ejecutan en paralelo. Cada agente mantiene su propio almacenamiento de memoria, configuración de prompt y cola de mensajes. Puedes definir comportamientos personalizados, establecer canales de comunicación entre agentes y delegar tareas automáticamente según los roles de los agentes. Aprovecha la API Chat de OpenAI para comprensión y generación del lenguaje, y ofrece componentes modulares para orquestación de flujos de trabajo, registro y manejo de errores. Esto permite crear agentes especializados, como asistentes de investigación, procesadores de datos o bots de soporte al cliente, que trabajan juntos en tareas multifacéticas.

Multi-Agent-AI-Dynamic-Interaction proporciona un entorno flexible para diseñar, configurar y ejecutar sistemas compuestos por múltiples agentes de IA autónomos. A cada agente se le pueden asignar roles, objetivos y protocolos de comunicación específicos. El marco gestiona el paso de mensajes, el contexto de conversación y las interacciones secuenciales o paralelas. Soporta la integración con OpenAI GPT, otras API LLM y módulos personalizados. Los usuarios definen escenarios mediante YAML o scripts de Python, especificando detalles de los agentes, pasos del flujo de trabajo y criterios de parada. El sistema registra todas las interacciones para depuración y análisis, permitiendo un control granular sobre el comportamiento de los agentes para experimentos en colaboración, negociación, toma de decisiones y resolución de problemas complejos.

OpenAgent ofrece un marco completo para desarrollar agentes de IA autónomos que pueden entender tareas, planificar acciones en múltiples pasos e interactuar con servicios externos. Al integrarse con LLMs como OpenAI y Anthropic, permite razonamiento y toma de decisiones en lenguaje natural. La plataforma cuenta con un sistema de herramientas plug-in para ejecutar solicitudes HTTP, operaciones con archivos y funciones Python personalizadas. Los módulos de gestión de memoria permiten a los agentes almacenar y recuperar información contextual en diferentes sesiones. Los desarrolladores pueden ampliar la funcionalidad mediante plugins, configurar transmisión en tiempo real de respuestas y utilizar utilidades integradas de registro y evaluación para monitorizar el rendimiento del agente. OpenAgent simplifica la orquestación de flujos de trabajo complejos, acelera el prototipado de asistentes inteligentes y garantiza una arquitectura modular para aplicaciones de IA escalables.

MADDPG escalable es un marco orientado a la investigación para el aprendizaje por refuerzo multiagente, ofreciendo una implementación escalable del algoritmo MADDPG. Cuenta con críticos centralizados durante el entrenamiento y actores independientes en tiempo de ejecución para estabilidad y eficiencia. La biblioteca incluye scripts Python para definir entornos personalizados, configurar arquitecturas de red y ajustar hiperparámetros. Los usuarios pueden entrenar múltiples agentes en paralelo, monitorear métricas y visualizar las curvas de aprendizaje. Se integra con entornos similares a OpenAI Gym y soporta aceleración GPU vía TensorFlow. Gracias a sus componentes modulares, MADDPG escalable permite experimentos flexibles en tareas multiagente cooperativas, competitivas o mixtas, facilitando prototipado rápido y benchmarking.

El SDK de JavaScript de Azure AI Agents es un marco cliente y un repositorio de código de ejemplos que permite a los desarrolladores construir, personalizar y orquestar agentes de IA utilizando Azure OpenAI y otros servicios cognitivos. Soporta chat de múltiples turnos, generación aumentada por recuperación, llamadas a funciones y integración con herramientas y APIs externas. Los desarrolladores pueden gestionar los flujos de trabajo de los agentes, manejar la memoria y ampliar capacidades mediante plugins. Los patrones de ejemplo incluyen bots de preguntas y respuestas de bases de conocimientos, ejecutores de tareas autónomas y asistentes conversacionales, facilitando la creación de prototipos y despliegue de soluciones inteligentes.

Evolving Agents ofrece un marco basado en programación genética para construir y evolucionar agentes de IA modulares. Los usuarios ensamblan arquitecturas de agentes de componentes intercambiables, configuran simulaciones de entornos y métricas de aptitud, y ejecutan ciclos evolutivos para generar automáticamente comportamientos mejorados. La biblioteca incluye herramientas para mutación, cruce, gestión de poblaciones y monitoreo de evolución, permitiendo a investigadores y desarrolladores prototipar, probar y perfeccionar agentes autónomos en diversos entornos simulados.

llm-ReAct implementa la arquitectura ReAct (Reasoning and Acting) para modelos de lenguaje grande, permitiendo una integración fluida del razonamiento en cadena con la ejecución de herramientas externas y el almacenamiento de memoria. Los desarrolladores pueden configurar un conjunto de herramientas personalizadas —como búsqueda web, consultas a bases de datos, operaciones con archivos y calculadoras— e instruir al agente para planear tareas de múltiples pasos, invocando herramientas según sea necesario para recuperar o procesar información. El módulo de memoria integrado preserva el estado de la conversación y acciones pasadas, apoyando comportamientos del agente más conscientes del contexto. Con código modular en Python y soporte para APIs de OpenAI, llm-ReAct simplifica la experimentación y despliegue de agentes inteligentes que puedan resolver problemas de forma adaptativa, automatizar flujos de trabajo y ofrecer respuestas enriquecidas en contexto.

AI-Agents proporciona una arquitectura modular para definir agentes impulsados por IA utilizando Python y modelos OpenAI. Incorpora herramientas plug-in, incluyendo búsqueda en la web, calculadoras, búsqueda en Wikipedia y funciones personalizadas, permitiendo que los agentes realicen razonamientos complejos en múltiples pasos. Los componentes de memoria integrados permiten mantener contexto entre sesiones. Los desarrolladores pueden clonar el repositorio, configurar claves API y extender o reemplazar herramientas rápidamente. Con ejemplos claros y documentación, AI-Agents simplifica el flujo de trabajo desde el concepto hasta el despliegue de soluciones IA conversacionales o enfocadas en tareas.

El Taller de Agentes IA es un repositorio completo que ofrece ejemplos prácticos y plantillas para desarrollar Agentes de IA con Python. Incluye notebooks de Jupyter que muestran frameworks de agentes, integraciones de herramientas (por ejemplo, búsqueda web, operaciones de archivos, consultas a bases de datos), mecanismos de memoria y razonamiento de múltiples pasos. Los usuarios aprenden a configurar planificadores de agentes personalizados, definir esquemas de herramientas e implementar flujos de trabajo conversacionales en bucle. Cada módulo presenta ejercicios sobre manejo de fallos, optimización de prompts y evaluación de resultados del agente. El código soporta llamadas a funciones de OpenAI y conectores LangChain, permitiendo una extensión fluida para tareas específicas del dominio. Ideal para desarrolladores que buscan prototipar asistentes autónomos, bots de automatización de tareas o agentes de preguntas y respuestas, ofreciendo una ruta paso a paso desde agentes básicos hasta flujos de trabajo avanzados.

AIKitchen proporciona un kit de herramientas en Python amigable para desarrolladores, que permite componer agentes de IA como bloques modulares. En su núcleo, ofrece definiciones de pipelines con etapas para preprocesamiento, invocación de LLM, ejecución de herramientas y recuperación de memoria. La integración con proveedores de LLM populares ofrece flexibilidad, mientras que los almacenes de memoria incorporados rastrean el contexto de la conversación. Los desarrolladores pueden incorporar tareas personalizadas, aprovechar la generación aumentada por recuperación para acceso al conocimiento y recopilar métricas estandarizadas para monitorear el rendimiento. También incluye capacidades de orquestación de flujos de trabajo, soportando flujos secuenciales y condicionales entre múltiples agentes. Con su arquitectura de plugins, AIKitchen simplifica el desarrollo end-to-end de agentes, desde el prototipado de ideas de investigación hasta el despliegue en entornos productivos de trabajadores digitales escalables.

AutoGen Hands-On proporciona un entorno estructurado para aprender el uso del framework AutoGen mediante ejemplos prácticos en Python. Guía a los usuarios en la clonación del repositorio, la instalación de dependencias y la configuración de claves API para desplegar configuraciones multi-agente. Cada script muestra funciones clave como definir roles de agentes, memoria de sesiones, enrutamiento de mensajes y patrones de orquestación de tareas. El código incluye registro, manejo de errores y hooks extensibles que permiten personalizar el comportamiento de los agentes e integrarlos con servicios externos. Los usuarios adquieren experiencia práctica en construir flujos de trabajo colaborativos donde múltiples agentes interactúan para completar tareas complejas, desde chatbots de soporte al cliente hasta pipelines de procesamiento de datos automatizados. El tutorial fomenta buenas prácticas en coordinación multi-agente y desarrollo de IA escalable.

Inductor.ai es una plataforma robusta destinada a empoderar a los desarrolladores a construir, prototipar y refinar aplicaciones de Modelos de Lenguaje Grande (LLM). A través de evaluaciones sistemáticas y constantes iteraciones, facilita el desarrollo de funcionalidades confiables y de alta calidad impulsadas por LLM. Con funciones como patios de juegos personalizados, pruebas continuas y optimización de hiperparámetros, Inductor asegura que sus aplicaciones LLM estén siempre listas para el mercado, simplificadas y sean rentables.

kilobees es una plataforma integral de orquestación multi-agente construida en Python que simplifica el desarrollo de flujos de trabajo complejos de IA. Los desarrolladores pueden definir agentes individuales con roles especializados, como extracción de datos, procesamiento de lenguaje natural, integración de API o lógica de decisiones. kilobees gestiona automáticamente la mensajería entre agentes, colas de tareas, recuperación de errores y balanceo de carga en hilos de ejecución o nodos distribuidos. Su arquitectura de plugins soporta plantillas de prompts personalizadas, paneles de monitoreo del rendimiento y integraciones con servicios externos como bases de datos, APIs web o funciones en la nube. Al abstraer los desafíos comunes de la coordinación multi-agente, kilobees acelera la creación, prueba y despliegue de sistemas de IA sofisticados que requieren interacción colaborativa, ejecución paralela y extensibilidad modular.