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.

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.

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.

Labs es un lenguaje específico del dominio de código abierto y embebible, diseñado para definir y ejecutar agentes de IA utilizando modelos de lenguaje grandes. Proporciona constructos para declarar indicaciones, gestionar contexto, bifurcar condicionalmente e integrar herramientas externas (por ejemplo, bases de datos, APIs). Con Labs, los desarrolladores describen los flujos de trabajo de los agentes como código, orquestando tareas en múltiples pasos como recuperación de datos, análisis y generación. El marco compila scripts DSL en pipelines ejecutables que pueden correr localmente o en producción. Labs soporta REPL interactivo, herramientas de línea de comandos y se integra con proveedores estándar de LLM. Su arquitectura modular permite extensiones fáciles con funciones y utilidades personalizadas, fomentando prototipado rápido y desarrollo de agentes mantenible. Su runtime ligero asegura baja sobrecarga y una integración transparente en aplicaciones existentes.

Magi MDA es un marco de agentes AI centrado en el desarrollador que simplifica la creación y despliegue de agentes autónomos. Expone un conjunto de componentes centrales—planificadores, ejecutores, intérpretes y memorias—that pueden ensamblarse en pipelines personalizados. Los usuarios pueden conectarse a proveedores LLM populares para generación de texto, agregar módulos de recuperación para aumento de conocimiento e integrar herramientas o APIs arbitrarias para tareas especializadas. El framework gestiona automáticamente el razonamiento paso a paso, el enrutamiento de herramientas y la gestión del contexto, permitiendo a los equipos centrarse en lógica de dominio en lugar de en el boilerplate de orquestación.

El marco Mosaic AI Agent combina técnicas de recuperación sofisticadas con IA generativa para brindar a los usuarios el poder de acceder y generar contenido basado en un conjunto rico de datos. Mejora la capacidad de una aplicación de IA no solo para generar texto, sino también para tener en cuenta datos relevantes recuperados de diversas fuentes, ofreciendo una mayor precisión y contexto en las salidas. Esta tecnología facilita interacciones más inteligentes y empodera a los desarrolladores para construir soluciones de IA que son no solo creativas, sino también respaldadas por datos completos.

MultiLang Status Agents es un marco de agentes IA de código abierto que demuestra cómo construir y desplegar agentes de verificación del estado multiplataforma usando varios lenguajes de programación. Proporciona muestras de código en Python, C# y JavaScript que se integran con Semantic Kernel y las APIs GPT de OpenAI para consultar endpoints de salud o estado del servicio. El marco estandariza los flujos de trabajo de los agentes, incluyendo la construcción de prompts, autenticación API, análisis de resultados y resumen. Los usuarios pueden ampliar o personalizar estos agentes para agregar nuevas integraciones de servicios, modificar los prompts o incrustar los agentes de estado en aplicaciones web y paneles administrativos. Al abstraer las implementaciones específicas del lenguaje, el marco acelera el desarrollo de herramientas de monitoreo consistentes y basadas en IA en diversas pilas tecnológicas.

RModel es un marco de agentes de IA centrado en el desarrollador, diseñado para simplificar la creación de aplicaciones conversacionales y autónomas de próxima generación. Se integra con cualquier LLM, soporta cadenas de herramientas de plugins, almacenamiento de memoria y generación dinámica de prompts. Con mecanismos de planificación incorporados, registro de herramientas personalizadas y telemetría, RModel permite que los agentes realicen tareas como recuperación de información, procesamiento de datos y toma de decisiones en múltiples dominios, manteniendo diálogos con estado, ejecución asíncrona, manejadores de respuesta personalizables y gestión segura de contextos para despliegues en la nube escalables o en sede.

Taiga es un marco de IA de código abierto basado en Python diseñado para agilizar la creación, orquestación y despliegue de agentes autónomos con grandes modelos de lenguaje (LLM). El marco incluye un sistema de plugins flexible para integrar herramientas personalizadas y APIs externas, un módulo de memoria configurable para gestionar el contexto conversacional a corto y largo plazo, y un mecanismo de encadenamiento de tareas para secuenciar flujos de trabajo de múltiples pasos. Taiga también ofrece registro integrado, métricas y manejo de errores para preparación en producción. Los desarrolladores pueden crear rápidamente agentes con plantillas, ampliar funciones vía SDK y desplegar en múltiples plataformas. Al abstraer la lógica compleja de orquestación, Taiga permite a los equipos centrarse en construir asistentes inteligentes que investigan, planifican y ejecutan acciones sin intervención manual.

Wren es un marco de agentes de IA basado en Python, diseñado para ayudar a los desarrolladores a crear, administrar y desplegar agentes autónomos. Proporciona abstracciones para definir herramientas (APIs o funciones), almacenes de memoria para mantener el contexto y lógica de orquestación para manejar el razonamiento de múltiples pasos. Con Wren, puedes prototipar rápidamente chatbots, scripts de automatización de tareas y asistentes de investigación combinando llamadas a LLM, registrando herramientas personalizadas y persistiendo el historial de conversaciones. Su diseño modular y capacidades de callbacks facilitan extenderlo e integrarlo con aplicaciones existentes.

AgentMesh es un marco centrado en el desarrollador que permite registrar agentes de IA individuales y enlazarlos en una red dinámica. Cada agente puede especializarse en una tarea específica — como prompting de LLM, recuperación o lógica personalizada — y AgentMesh se encarga del enrutamiento, balanceo de carga, manejo de errores y telemetría en toda la red. Esto permite construir flujos de trabajo complejos, encadenar agentes y escalar la ejecución de manera horizontal. Con transportes modulares, sesiones con estado y hooks de extensibilidad, AgentMesh acelera la creación de sistemas robustos y distribuidos de agentes de IA.

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.

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.

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.