SARL es un sistema para la toma de decisiones y soporta desarrollo dinámico con Eclipse IDE, proporcionando soporte de editor, generación de código, depuración y herramientas de prueba. El motor de runtime puede apuntar a varias plataformas, incluyendo frameworks de simulación (por ejemplo, MadKit, Janus) y sistemas reales en robótica y IoT. Los desarrolladores pueden estructurar aplicaciones MAS complejas ensamblando habilidades y protocolos modulares, simplificando el desarrollo de sistemas IA distribuidos y adaptativos.

Cerebellum ofrece una plataforma modular donde los desarrolladores definen agentes usando planes declarativos compuestos por pasos secuenciales o llamadas a herramientas. Cada plan puede llamar a herramientas integradas o personalizadas, como conectores API, recuperadores o procesadores de datos, a través de una interfaz unificada. Los módulos de memoria permiten a los agentes almacenar, recuperar y olvidar información entre sesiones, habilitando interacciones contextuales y con estado. Se integra con modelos de gran tamaño populares (OpenAI, Hugging Face), soporta el registro de herramientas personalizadas y cuenta con un motor de ejecución basado en eventos para control en tiempo real. Con registros, manejo de errores y hooks de plugins, Cerebellum aumenta la productividad y facilita el desarrollo rápido de agentes para automatización, asistentes virtuales y aplicaciones de investigación.

ChatStreamAiAgent proporciona a los desarrolladores un kit de herramientas ligero en Python para implementar agentes de chat con IA que transmiten tokens a medida que se generan. Soporta múltiples proveedores de LLM, métodos de devolución de llamadas asincrónicas y fácil integración en aplicaciones web o de consola. Con gestión integrada del contexto y plantillas de prompts, los equipos pueden prototipar rápidamente asistentes conversacionales, bots de soporte al cliente o tutoriales interactivos, entregando respuestas en tiempo real con baja latencia.

Disco simplifica el desarrollo de agentes IA en AWS proporcionando un marco de orquestación impulsado por eventos que conecta las respuestas del modelo de lenguaje con funciones sin servidor, colas de mensajes y APIs externas. Ofrece conectores preconstruidos para AWS Lambda, Step Functions, SNS, SQS y EventBridge, facilitando la redirección de mensajes y el desencadenamiento de acciones basadas en salidas LLM. El diseño modular de Disco soporta definiciones de tareas personalizadas, lógica de reintentos, manejo de errores y monitoreo en tiempo real mediante CloudWatch. Utiliza roles IAM de AWS para acceso seguro y ofrece registro y trazabilidad incorporados para la observabilidad. Ideal para chatbots, flujos de trabajo automatizados y pipelines analíticos impulsados por agentes, Disco ofrece soluciones escalables y rentables para agentes IA.

EspressoAI proporciona a los desarrolladores un entorno estructurado para diseñar, configurar y desplegar agentes de IA impulsados por modelos de lenguaje grande. Soporta el registro e invocación de herramientas desde los flujos de trabajo del agente, gestiona el contexto conversacional a través de módulos de memoria integrados y permite encadenar sugerencias para razonamiento de múltiples pasos. Los desarrolladores pueden integrar API externas, complementos personalizados y lógica condicional para adaptar el comportamiento del agente. El diseño modular del marco asegura la extensibilidad, permitiendo a los equipos intercambiar componentes, agregar nuevas capacidades o adaptarse a LLMs patentados sin reescribir la lógica principal.

EthLisbon proporciona una arquitectura de agente autónomo lista para usar que interactúa con smart contracts de Ethereum para realizar subastas, ofertas y transacciones automáticamente. Escucha eventos en la cadena, procesa alimentaciones de datos fuera de la cadena y ejecuta estrategias personalizables basadas en parámetros configurables. La base de código modular permite a los desarrolladores ampliar habilidades, integrar oráculos adicionales y desplegar múltiples instancias de agentes. Mecanismos de reintento y gestión de estado aseguran resiliencia, mientras que las herramientas de registro y monitoreo integradas brindan visibilidad en tiempo real.

Inngest AgentKit ofrece un marco completo para desarrollar agentes AI dentro de un entorno Node.js. Aprovecha la arquitectura impulsada por eventos de Inngest para activar flujos de trabajo de agentes en base a eventos externos como solicitudes HTTP, tareas programadas o llamadas webhook. El kit incluye utilidades de renderizado de plantillas para crear respuestas dinámicas, gestión de estado integrada para mantener el contexto durante las sesiones, y una integración sin fisuras con APIs externas y modelos de lenguaje. Los agentes pueden transmitir respuestas parciales en tiempo real, gestionar lógica compleja y orquestar procesos de múltiples pasos con manejo de errores y reintentos. Al abstraer la infraestructura y las preocupaciones de flujo de trabajo, AgentKit permite a los desarrolladores centrarse en diseñar comportamientos inteligentes, reduciendo código repetitivo y acelerando el despliegue de asistentes conversacionales, pipelines de procesamiento de datos y bots de automatización.

Esquilax es un marco de trabajo ligero en TypeScript diseñado para construir y orquestar flujos complejos de agentes de IA. Brinda a los desarrolladores una API clara para definir agentes de manera declarativa, asignar módulos de memoria e integrar acciones personalizadas con plugins, como llamadas API o consultas a bases de datos. Con soporte incorporado para manejo de contexto y coordinación entre múltiples agentes, Esquilax simplifica la creación de chatbots, asistentes digitales y procesos automatizados. Su arquitectura basada en eventos permite encadenar tareas o desencadenarlas dinámicamente, mientras que las herramientas de registro y depuración ofrecen visibilidad total sobre las interacciones de los agentes. Al abstraer código repetitivo, Esquilax ayuda a los equipos a prototipar rápidamente aplicaciones escalables impulsadas por IA.