CRM Data Agent aprovecha OpenAI GPT a través de LangChain para interpretar consultas en lenguaje natural y ejecutar tareas de recuperación de datos en múltiples sistemas CRM. Soporta conectores a Salesforce usando APIs REST, a HubSpot mediante OAuth y a Zoho CRM, consolidando datos dispersos en una única tienda vectorial. Los usuarios pueden solicitar la lista de mejores tratos, pronosticar ingresos o identificar contactos inactivos. Los flujos de trabajo integrados automatizan la generación y envío de informes vía Slack o email. Su arquitectura de plugins permite a los desarrolladores integrar fuentes de datos personalizadas, configurar la memoria para retener contexto y ajustar plantillas de prompts. Al abstraer llamadas a APIs y procesamiento de datos, CRM Data Agent acelera el análisis y automatiza los flujos de trabajo, permitiendo que los equipos tomen decisiones más rápidas e informadas.

Granite Retrieval Agent proporciona a los desarrolladores una plataforma flexible para construir agentes AI generativos aumentados por recuperación que combinan búsqueda semántica y grandes modelos de lenguaje. Los usuarios pueden ingerir documentos de diversas fuentes, crear embeddings vectoriales y configurar índices de Azure Cognitive Search u otros almacenes vectoriales. Cuando llega una consulta, el agente recupera los pasajes más relevantes, construye ventanas de contexto y llama a las APIs de LLM para respuestas o resúmenes precisos. Soporta gestión de memoria, orquestación de cadenas de pensamiento y plugins personalizados para pre y post-procesamiento. Desplegable con Docker o directamente en Python, Granite Retrieval Agent acelera la creación de chatbots basados en conocimiento, asistentes empresariales y sistemas Q&A con menos alucinaciones y mayor precisión factual.

OmniSteward es una plataforma modular de orquestación de agentes IA construida en Python que se conecta a OpenAI, LLM locales y soporta modelos personalizados. Ofrece módulos de memoria para almacenar el contexto, kits de herramientas para llamadas API, búsqueda web, ejecución de código y consultas a bases de datos. Los usuarios definen plantillas de agentes con prompts, flujos de trabajo y desencadenantes. El framework orquesta múltiples agentes en paralelo, gestiona el historial de conversaciones y automatiza tareas mediante pipelines. Incluye también registros, paneles de monitoreo, arquitectura de plugins e integración con servicios de terceros. OmniSteward simplifica la creación de asistentes específicos de dominio para investigación, operaciones, marketing y más, ofreciendo flexibilidad, escalabilidad y transparencia de código abierto para empresas y desarrolladores.

Venus es una biblioteca de Python de código abierto que permite a los desarrolladores diseñar, configurar y ejecutar agentes de IA inteligentes con facilidad. Ofrece gestión integrada de conversaciones, opciones de almacenamiento de memoria persistente y un sistema de plugins flexible para integrar herramientas y APIs externas. Los usuarios pueden definir flujos de trabajo personalizados, encadenar múltiples llamadas a LLM e incorporar interfaces de llamada a funciones para tareas como recuperación de datos, scraping web o consultas a bases de datos. Venus soporta ejecuciones sincrónicas y asincrónicas, registro, manejo de errores y monitoreo de actividades de los agentes. Al abstraer las interacciones API de bajo nivel, Venus permite prototipado rápido y despliegue de chatbots, asistentes virtuales y flujos de trabajo automatizados, manteniendo un control total sobre el comportamiento de los agentes y la utilización de recursos.

BotSharp-UI es una interfaz integral basada en navegador diseñada para simplificar la creación y gestión de agentes conversacionales de IA construidos sobre el marco BotSharp. Cuenta con un editor visual de intenciones y entidades, constructor de árboles de diálogo personalizables y gestor de datos de entrenamiento integrado. Los usuarios pueden importar/exportar conjuntos de datos, conectar con múltiples backend de NLP (por ejemplo, Rasa, LUIS, TensorFlow) y anotar enunciados. La consola de pruebas incorporada simula interacciones de usuarios en tiempo real, mientras que los paneles de rendimiento ofrecen información sobre precisión de intenciones y compromiso del usuario. Los asistentes de despliegue simplifican la publicación de bots en web, móvil y canales de mensajería. Con controles de acceso basados en roles, soporte multilingüe y arquitectura de plugins, BotSharp-UI acelera los flujos de trabajo de desarrollo, reduce la complejidad de configuración y permite la colaboración entre equipos técnicos y comerciales en proyectos de chatbot.

Swarms es un marco enfocado en desarrolladores que permite la creación, orquestación y ejecución de flujos de trabajo de IA multi-agente. Tú defines agentes con roles específicos, configuras su comportamiento mediante prompts de LLM y los vinculas a herramientas o APIs externas. Swarms gestiona la comunicación entre agentes, la planificación de tareas y la persistencia de memoria. Su arquitectura de plugins permite integrar módulos personalizados —como recuperadores, bases de datos o paneles de monitoreo—, mientras que los conectores integrados soportan proveedores populares de LLM. Ya sea que necesites análisis de datos coordinados, soporte automatizado al cliente o pipelines complejos de toma de decisiones, Swarms ofrece los componentes para desplegar ecosistemas de agentes autónomos y escalables.

Swarms.rs es el entorno de ejecución principal en Rust para ejecutar programas de agentes de IA basados en enjambres. Incluye un sistema modular de plugins para integrar lógica personalizada o modelos de IA, una capa de intercambio de mensajes para comunicación p2p y un ejecutor asíncrono para programar comportamientos de los agentes. Estos componentes permiten a los desarrolladores diseñar, desplegar y escalar redes complejas de agentes descentralizados para tareas de simulación, automatización y colaboración multi-agente.