Lila ofrece un marco completo de agentes IA diseñado para razonamiento de múltiples pasos y ejecución autónoma de tareas. Los desarrolladores pueden definir herramientas personalizadas (APIs, bases de datos, webhooks) y configurarlos para que se llamen dinámicamente durante la ejecución. Ofrece módulos de memoria para almacenar el historial de conversaciones y hechos, un componente de planificación para secuenciar subtareas y un prompting de cadenas de pensamiento para caminos de decisión transparentes. Su sistema de plugins permite extensiones fluidas con nuevas capacidades, mientras que la monitorización integrada rastrea las acciones y salidas del agente. Su diseño modular facilita la integración en proyectos Python existentes o su despliegue como servicio alojado para flujos de trabajo de agentes en tiempo real.

Minerva es un marco de agentes AI extensible diseñado para automatizar flujos de trabajo complejos utilizando grandes modelos de lenguaje. Los desarrolladores pueden integrar herramientas externas, como búsquedas web, llamadas a API o procesadores de archivos, definir estrategias de planificación personalizadas y gestionar memoria conversacional o persistente. Minerva soporta ejecución de tareas tanto sincrónica como asincrónicamente, registro configurable y una arquitectura de plugins, facilitando la creación de prototipos, pruebas y despliegues de agentes inteligentes capaces de razonar, planear y usar herramientas en escenarios del mundo real.

Python AGNO Memory Agent ofrece un enfoque estructurado para la memoria de los agentes, organizando los recuerdos mediante un marco AGNO. Utiliza modelos de incrustación para convertir recuerdos textuales en representaciones vectoriales y los almacena en almacenes de vectores configurables como ChromaDB, FAISS o SQLite. Los agentes pueden añadir nuevos recuerdos, consultar eventos pasados relevantes, actualizar entradas obsoletas o borrar datos irrelevantes. La biblioteca ofrece seguimiento del cronograma, almacenes de memoria con espacio de nombres para escenarios multi-agente y umbrales de similitud personalizables. Se integra fácilmente con los marcos LLM populares y puede extenderse con modelos de incrustación personalizados para diversas aplicaciones de agentes IA.

Rigging es un marco enfocado en desarrolladores que simplifica la creación y orquestación de agentes de IA. Ofrece registro de herramientas y funciones, gestión de contexto y memoria, encadenamiento de flujos de trabajo, eventos de devolución de llamada y registros. Los desarrolladores pueden integrar múltiples proveedores LLM, definir plugins personalizados y armar pipelines en múltiples pasos. El SDK de TypeScript con seguridad tipada de Rigging garantiza modularidad y reutilización, acelerando el desarrollo de agentes de IA para chatbots, procesamiento de datos y tareas de generación de contenido.

sma-begin establece una base de código optimizada para crear agentes impulsados por IA, abstrayendo componentes comunes como procesamiento de entrada, lógica de decisión y generación de salida. En su núcleo, implementa un ciclo de agente que consulta a un LLM, interpreta la respuesta y ejecuta opcionalmente herramientas integradas, como clientes HTTP, manejadores de archivos o scripts personalizados. Los módulos de memoria permiten al agente recordar interacciones previas o contexto, mientras que el encadenamiento de instrucciones soporta flujos de trabajo de múltiples pasos. La gestión de errores captura fallos de API o salidas de herramientas inválidas. Los desarrolladores solo necesitan definir los prompts, herramientas y comportamientos deseados. Con poco código boilerplate, sma-begin acelera el prototipado de chatbots, scripts de automatización o asistentes específicos de dominio en cualquier plataforma que soporte Python.

La extensión Alibaba Smart VSCode es un plugin de código abierto para Visual Studio Code que transforma el IDE en un entorno interactivo de agentes IA. Al abstraer la comunicación con frameworks de bots como ChatGPT, proporciona un widget de chat, disparadores personalizables y integraciones de acciones de código. Los usuarios definen roles de agentes, pasos de pipeline y plugins mediante un archivo de configuración sencillo, mientras la extensión gestiona sesiones, solicitudes API y renderizado UI. Esto permite un prototipado rápido de funciones controladas por chat, generación de código en tiempo real y recuperación de conocimientos contextuales desde documentos internos, todo dentro de VSCode. Los equipos pueden ampliar la extensión con conectores personalizados, hooks de eventos y middleware, convirtiéndola en un marco versátil para crear asistentes de IA directamente en el editor.

El Framework Stella permite a los desarrolladores construir agentes IA robustos que mantienen el contexto, realizan acciones asistidas por herramientas y ofrecen experiencias de conversación dinámicas. Al abstraer las complejidades de las integraciones LLM, Stella ofrece adaptadores independientes del proveedor para OpenAI, Hugging Face y modelos autohospedados. Los agentes pueden usar almacenes de memoria personalizables para recordar datos de usuario e historial de conversaciones, y los plugins facilitan interacciones con APIs externas, bases de datos o servicios. El motor de orquestación integrado gestiona los ciclos de decisión, mientras que un DSL conciso permite definir acciones, llamadas a herramientas y manejo de respuestas. Ya sea creando bots de soporte al cliente, asistentes de investigación o automatizadores de flujos de trabajo, Stella proporciona una base escalable para desplegar agentes IA de nivel producción.

X AI Agent es un marco enfocado en desarrolladores que simplifica la construcción de agentes de IA personalizados usando grandes modelos de lenguaje. Proporciona soporte nativo para llamadas a funciones, almacenamiento de memoria, integración de herramientas y plugins, razonamiento en cadena y orquestación de tareas de múltiples pasos. Los usuarios pueden definir acciones personalizadas, conectar APIs externas y mantener el contexto conversacional entre sesiones. El diseño modular del marco garantiza extensibilidad y permite una integración sin problemas con proveedores LLM populares, habilitando flujos de trabajo robustos de automatización y toma de decisiones.

AgentScript es un marco de agentes IA que permite a los usuarios componer visualmente flujos de trabajo, integrar APIs externas y configurar agentes autónomos. Con depuración integrada, paneles de monitoreo y control de versiones, los equipos pueden crear prototipos, probar y desplegar rápidamente agentes que manejen tareas como análisis de datos, soporte al cliente y automatización de procesos. Los agentes pueden programarse, activarse por eventos o ejecutarse continuamente, y se pueden ampliar mediante código personalizado o plugins de terceros.

JKStack Agents Server actúa como una capa centralizada de orquestación para los despliegues de agentes de IA. Ofrece endpoints REST para definir espacios de nombres, registrar nuevos agentes e iniciar ejecuciones con prompts personalizados, configuraciones de memoria y herramientas. Para interacciones en tiempo real, el servidor soporta streaming via WebSocket, enviando salidas parciales conforme son generadas por los modelos de lenguaje subyacentes. Los desarrolladores pueden ampliar funcionalidades mediante un gestor de plugins para integrar herramientas personalizadas, proveedores de LLM y almacenes de vectores. El servidor también rastrea historiales de ejecuciones, estados y registros, permitiendo observabilidad y depuración. Con soporte integrado para procesamiento asincrónico y escalabilidad horizontal, JKStack Agents Server simplifica la implementación de flujos de trabajo robustos con IA en producción.

AgentLLM es un marco de agentes de IA basado en la web que permite a los usuarios crear, configurar y ejecutar agentes autónomos mediante una interfaz gráfica o definiciones JSON. Los agentes pueden planificar flujos de trabajo de múltiples pasos, razonar sobre tareas, invocar código usando herramientas Python o API externas, mantener conversaciones y memoria, y adaptarse en función de los resultados. La plataforma soporta OpenAI, Azure o modelos auto-hospedados, ofreciendo integraciones de herramientas integradas para búsqueda web, manejo de archivos, cálculos matemáticos y plugins personalizados. Diseñada para experimentación y creación rápida de prototipos, AgentLLM simplifica la construcción de agentes inteligentes capaces de automatizar procesos comerciales complejos, análisis de datos, soporte al cliente y recomendaciones personalizadas.

AgentReader es un marco de agente de IA amigable para desarrolladores que te permite cargar e indexar varias fuentes de datos como PDFs, archivos de texto, documentos markdown y páginas web. Se integra de manera sencilla con principales proveedores de LLM para habilitar sesiones de chat interactivas y preguntas y respuestas sobre tu base de conocimientos. Las funciones incluyen transmisión en tiempo real de respuestas del modelo, pipelines de recuperación personalizables, raspado web mediante navegador sin cabeza y una arquitectura de plugins para ampliar las capacidades de ingestión y procesamiento.

AI-Agent-Framework ofrece una base completa para construir agentes impulsados por IA en Python. Incluye módulos para gestionar la memoria de conversaciones, integrar herramientas externas y construir plantillas de prompts. Los desarrolladores pueden conectar diversos proveedores de LLM, equipar a los agentes con plugins personalizados y orquestar múltiples agentes en flujos de trabajo coordinados. Herramientas integradas de registro y monitoreo ayudan a seguir el rendimiento de los agentes y depurar comportamientos. El diseño extensible del marco permite la incorporación sin problemas de nuevos conectores o capacidades específicas del dominio, siendo ideal para prototipado rápido, proyectos de investigación y automatización de nivel productivo.

autogen4j es una biblioteca ligera en Java diseñada para abstraer la complejidad de construir agentes de IA autónomos. Ofrece módulos principales para planificación, almacenamiento de memoria y ejecución de acciones, permitiendo que los agentes descompongan objetivos de alto nivel en sub-tareas secuenciales. El framework se integra con proveedores de LLM (por ejemplo, OpenAI, Anthropic) y permite registrar herramientas personalizadas (clientes HTTP, conectores de bases de datos, entrada/salida de archivos). Los desarrolladores definen agentes mediante un DSL fluido o anotaciones, ensamblando rápidamente pipelines para enriquecimiento de datos, informes automatizados y bots conversacionales. Un sistema de plugins extensible asegura flexibilidad, permitiendo comportamientos ajustados en diversas aplicaciones.

Continuum es un marco de trabajo de Python de código abierto que permite a los desarrolladores construir agentes inteligentes definiendo tareas, herramientas y memoria de manera componible. Los agentes construidos con Continuum siguen un ciclo plan-ejecutar-observar, lo que permite entrelazar el razonamiento de LLM con llamadas a API externas o scripts. Su arquitectura plugin soporta múltiples almacenes de memoria (por ejemplo, Redis, SQLite), bibliotecas de herramientas personalizadas y ejecución asíncrona. Con un enfoque en flexibilidad, los usuarios pueden escribir políticas de agentes personalizadas, integrar servicios de terceros como bases de datos o webhooks, y desplegar agentes en diferentes entornos. La orquestación basada en eventos de Continuum registra las acciones del agente, facilitando la depuración y ajuste del rendimiento. Ya sea automatizando la ingestión de datos, construyendo asistentes conversacionales o orquestando pipelines de DevOps, Continuum proporciona una base escalable para flujos de trabajo de agentes de IA de nivel producción.

Dev-Agent es un marco de agentes de IA de código abierto que permite a los desarrolladores crear y desplegar rápidamente agentes autónomos. Combina una arquitectura modular de plugins con invocación de herramientas fácil de configurar, incluyendo puntos finales HTTP, consultas a bases de datos y scripts personalizados. Los agentes pueden aprovechar una capa de memoria persistente para referirse a interacciones pasadas y orquestar flujos de razonamiento de múltiples pasos para tareas complejas. Con soporte incorporado para modelos GPT de OpenAI, los usuarios definen el comportamiento del agente mediante especificaciones JSON o YAML sencillas. La herramienta CLI gestiona autenticación, estado de la sesión y registro. Ya sea creando bots de soporte al cliente, asistentes de recuperación de datos o ayudantes automatizados de CI/CD, Dev-Agent reduce la carga de desarrollo y permite una extensión sin problemas mediante plugins impulsados por la comunidad, ofreciendo flexibilidad y escalabilidad para diversas aplicaciones impulsadas por IA.

CamelAGI es un marco de código abierto diseñado para simplificar la creación de agentes AI autónomos. Cuenta con una arquitectura de plugins para herramientas personalizadas, integración de memoria a largo plazo para persistencia del contexto y soporte para múltiples modelos de lenguaje amplio como GPT-4 y Llama 2. A través de módulos de planificación y ejecución explícitos, los agentes pueden descomponer tareas, invocar APIs externas y adaptarse con el tiempo. La extensibilidad y el enfoque comunitario hacen que CamelAGI sea adecuado para prototipos de investigación, sistemas de producción y proyectos educativos.

IntelliConnect es un marco versátil de agentes IA que permite a los desarrolladores construir agentes inteligentes conectando LLMs (p.ej., GPT-4) con varias APIs y servicios externos. Soporta razonamiento de múltiples pasos, selección de herramientas basada en contexto y manejo de errores, lo que lo hace ideal para automatizar flujos de trabajo complejos como soporte al cliente, extracción de datos de webs o documentos, programación, y más. Su diseño basado en plugins permite extensiones sencillas, mientras que los registros y la observabilidad integrados ayudan a monitorear el rendimiento del agente y a perfeccionar sus capacidades con el tiempo.

Kaizen es un marco avanzado de agentes AI diseñado para simplificar la creación y gestión de agentes autónomos impulsados por LLM. Ofrece una arquitectura modular para definir flujos de trabajo de múltiples pasos, integrar herramientas externas vía API y almacenar contextos en buffers de memoria para mantener conversaciones con estado. El constructor de pipelines de Kaizen permite encadenar prompts, ejecutar código y consultar bases de datos en una sola ejecución orquestada. Paneles de registro y monitorización integrados ofrecen insights en tiempo real sobre el rendimiento de los agentes y el uso de recursos. Los desarrolladores pueden desplegar agentes en entornos en la nube o locales con soporte para autoescalado. Al abstraer interacciones con LLM y preocupaciones operativas, Kaizen capacita a los equipos para prototipar rápidamente, probar y escalar automatizaciones AI en áreas como soporte al cliente, investigación y DevOps.

LangChain es un marco enfocado en desarrolladores diseñado para simplificar la creación de agentes IA inteligentes y aplicaciones. Proporciona abstracciones para cadenas de llamadas a LLM, comportamiento agentico con integración de herramientas, gestión de memoria para persistencia del contexto y plantillas de prompts personalizables. Con soporte incorporado para cargadores de documentos, almacenes vectoriales y diversos proveedores de modelos, LangChain permite construir pipelines de generación aumentada por recuperación, agentes autónomos y asistentes conversacionales que pueden interactuar con APIs, bases de datos y sistemas externos en un flujo de trabajo unificado.