Rapidbott es una plataforma todo en uno diseñada para que las empresas creen y gestionen chatbots conversacionales sin necesidad de escribir una sola línea de código. Esta herramienta soporta múltiples canales sociales, permitiendo una interacción continua con los clientes 24/7. Al utilizar una sencilla interfaz de arrastrar y soltar, las empresas pueden desarrollar sofisticados bots impulsados por IA para mejorar las interacciones con los clientes, reducir costos operativos y aumentar ingresos. Con Rapidbott, los usuarios también se benefician de integraciones nativas, webhooks y capacidades de API, garantizando intercambios de datos en tiempo real y conectividad con sus aplicaciones favoritas.

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.

ChainLite simplifica la creación de agentes de IA abstraiendo la complejidad de la orquestación de LLM en módulos de cadenas reutilizables. Usando decoradores de Python simples y archivos de configuración, los desarrolladores definen comportamientos de agentes, interfaces de herramientas y estructuras de memoria. El framework se integra con proveedores LLM populares (OpenAI, Cohere, Hugging Face) y fuentes de datos externas (APIs, bases de datos), permitiendo que los agentes obtengan información en tiempo real. Con una UI integrada basada en navegador, potenciada por Streamlit, los usuarios pueden inspeccionar el historial de conversaciones a nivel de tokens, depurar prompts y visualizar gráficos de ejecución de cadenas. ChainLite soporta múltiples objetivos de despliegue, desde desarrollo local hasta contenedores de producción, facilitando una colaboración fluida entre científicos de datos, ingenieros y equipos de producto.

Hyperbolic Time Chamber proporciona un entorno flexible para construir agentes de IA, ofreciendo componentes para gestión de memoria, orquestación de ventanas de contexto, encadenamiento de prompts, integración de herramientas y control de ejecución. Los desarrolladores definen comportamientos de agentes mediante bloques modulares, configuran memorias personalizadas (a corto y largo plazo) y enlazan APIs externas o herramientas locales. El marco incluye soporte asíncrono, registros y utilidades de depuración, permitiendo iteraciones rápidas y despliegues de agentes complejos en proyectos Python.

El agente LLMLing es un marco modular para construir, configurar y desplegar agentes de IA impulsados por grandes modelos de lenguaje. Los usuarios pueden instanciar múltiples roles de agentes, conectar herramientas externas o APIs, gestionar la memoria conversacional y orquestar flujos de trabajo complejos. La plataforma incluye un espacio de prueba basado en navegador que visualiza las interacciones de los agentes, registra el historial de mensajes y permite ajustes en tiempo real. Con un SDK en Python, los desarrolladores pueden escribir comportamientos personalizados, integrar bases de datos vectoriales y extender el sistema a través de plugins. El agente LLMLing simplifica la creación de chatbots, bots de análisis de datos y asistentes automatizados proporcionando componentes reutilizables y abstracciones claras para la colaboración entre múltiples agentes.

Overeasy es un marco de trabajo de código abierto basado en Python para orquestar agentes AI impulsados por LLM en varias áreas. Proporciona una arquitectura modular para definir agentes, configurar almacenes de memoria e integrar herramientas externas como APIs, bases de conocimientos y bases de datos. Los desarrolladores pueden conectarse a OpenAI, Azure o endpoints LLM autohospedados y diseñar flujos de trabajo dinámicos con un o varios agentes. El motor de orquestación de Overeasy gestiona la delegación de tareas, toma de decisiones y estrategias de fallback, habilitando trabajadores digitales robustos para investigación, soporte al cliente, análisis de datos, programación y más. La documentación exhaustiva y los proyectos ejemplo aceleran el despliegue en Linux, macOS y Windows.

QueryCraft es un kit de herramientas de ingeniería de prompt basado en Python, diseñado para agilizar el desarrollo de agentes de IA. Permite a los usuarios definir indicaciones estructuradas mediante un pipeline modular, conectarse sin problemas a varias API LLM y realizar evaluaciones automáticas según métricas personalizadas. Con registro integrado del uso de tokens y costos, los desarrolladores pueden medir el rendimiento, comparar variaciones de prompts e identificar ineficiencias. QueryCraft también incluye herramientas de depuración para inspeccionar las salidas del modelo, visualizar los pasos del flujo de trabajo y realizar benchmarks entre diferentes modelos. Sus interfaces CLI y SDK permiten la integración en pipelines CI/CD, soportando iteraciones rápidas y colaboración. Al proporcionar un entorno completo para el diseño, prueba y optimización de prompts, QueryCraft ayuda a los equipos a entregar soluciones de agentes de IA más precisas, eficientes y rentables.

Plan Agent con Meta-Agent ofrece una arquitectura de agentes IA en capas: el Agente de Planificación genera estrategias estructuradas para alcanzar metas de alto nivel, mientras que el Meta-Agente supervisa la ejecución, ajusta los planes en tiempo real y delega tareas secundarias a sub-agentes especializados. Incluye conectores de herramientas plug-and-play (ej., APIs web, bases de datos), memoria persistente para mantener el contexto y registros configurables para análisis de rendimiento. Los usuarios pueden ampliar el framework con módulos personalizados para diversos escenarios de automatización, desde procesamiento de datos hasta generación de contenido y soporte en decisiones.

SuperBot es un marco completo de IA que permite a los desarrolladores desplegar asistentes autónomos y sensibles al contexto a través de Python y la línea de comandos. Integra los modelos de chat de OpenAI con un sistema de memoria, funciones de llamada y arquitectura de plugins. Los agentes pueden ejecutar comandos shell, correr código, interactuar con archivos, realizar búsquedas web y mantener el estado de la conversación. SuperBot soporta la orquestación multiagente para flujos de trabajo complejos, todo configurable mediante scripts Python simples y comandos CLI. Su diseño extensible permite añadir herramientas personalizadas, automatizar tareas e integrar APIs externas para construir aplicaciones robustas impulsadas por IA.

La plataforma TheTen AI Agent ofrece un creador gráfico donde los usuarios conectan diversas fuentes de datos — documentos en la nube, bases de datos o APIs — y definen el propósito y el tono del agente. Los agentes pueden responder con respuestas contextualizadas, resumir grandes documentos bajo demanda y activar flujos de trabajo automáticos como creación de tickets o notificaciones por email. Un panel de análisis integrado supervisa el uso, rendimiento y satisfacción del usuario. Los agentes se pueden personalizar con personalidades únicas y prompts ajustables, sin necesidad de escribir código. Cuando están listos, pueden desplegarse mediante código embebido, APIs REST o integraciones con Slack, MS Teams y otras plataformas de mensajería, ofreciendo experiencias conversacionales sin fisuras en múltiples canales.

Aampe optimiza la mensajería personalizada al trabajar junto a sus plataformas actuales de CRM o CPaaS. Utiliza estrategias basadas en datos para automatizar la asignación de mensajes en función de los intereses y comportamientos de los usuarios, eliminando la necesidad de segmentación manual. Al usar una simple conexión API, Aampe mejora la eficiencia y efectividad de la mensajería, adaptando y refinando continuamente las estrategias para maximizar el compromiso y las tasas de conversión del cliente.

Build with ADK simplifica la creación de agentes de IA proporcionando una herramienta CLI de scaffolding, definiciones de flujo de trabajo, módulos de integración LLM, utilidades de prueba, registro y soporte para despliegue. Los desarrolladores pueden inicializar proyectos de agentes, seleccionar modelos IA, configurar prompts, conectar herramientas o APIs externas, realizar pruebas locales y llevar sus agentes a producción o plataformas de contenedores, todo con comandos sencillos. La arquitectura modular permite extender fácilmente con plugins y soporta múltiples lenguajes de programación para máxima flexibilidad.

El SDK Connery es un marco completo que simplifica la creación de agentes IA. Proporciona bibliotecas cliente para Node.js, Python, Deno y el navegador, permitiendo a los desarrolladores definir comportamientos del agente, integrar herramientas externas y fuentes de datos, gestionar memoria a largo plazo y conectar a múltiples LLM. Con telemetría incorporada y utilidades de despliegue, acelera todo el ciclo de vida del agente desde el desarrollo hasta la producción.

LlamaIndex es una biblioteca de Python centrada en desarrolladores, diseñada para crear puentes entre grandes modelos de lenguaje y datos privados o específicos de dominio. Ofrece múltiples tipos de índices, como vectores, árboles e índices de palabras clave, además de adaptadores para bases de datos, sistemas de archivos y APIs web. El marco incluye herramientas para dividir documentos en nodos, incrustar esos nodos mediante modelos de incrustación populares y realizar búsquedas inteligentes para proporcionar contexto a un LLM. Con almacenamiento en caché integrado, esquemas de consultas y gestión de nodos, LlamaIndex simplifica la creación de generación aumentada por recuperación, permitiendo respuestas altamente precisas y ricas en contexto en aplicaciones como chatbots, servicios de QA y canales de análisis.