LangGraph4j representa las operaciones de agentes de IA — llamadas LLM, invocaciones de funciones, transformaciones de datos — como nodos en un gráfico dirigido, con bordes que modelan el flujo de datos. Creas un gráfico, agregas nodos para chat, incrustaciones, APIs externas o lógica personalizada, los conectas y ejecutas. El marco gestiona el orden de ejecución, maneja el almacenamiento en caché, registra entradas y salidas y te permite extender con nuevos tipos de nodos. Soporta procesamiento síncrono y asincrónico, ideal para chatbots, sistemas de preguntas y respuestas, y cadenas de razonamiento complejas.

Mina proporciona una base liviana pero potente para construir agentes de IA en Python. Puedes definir herramientas personalizadas (como raspadores web, calculadoras o conectores de bases de datos), adjuntar buffers de memoria para mantener el contexto conversacional y orquestar secuencias de llamadas a modelos de lenguaje para razonamiento en múltiples pasos. Basada en APIs comunes de LLM, Mina maneja la ejecución asincrónica, manejo de errores y registro en logs. Su diseño modular facilita la extensión con nuevas capacidades, mientras que la interfaz CLI permite crear prototipos rápidos y desplegar aplicaciones impulsadas por agentes.

SonAgent es un marco extensible de código abierto diseñado para construir, organizar y ejecutar agentes AI en Python. Proporciona módulos principales para almacenamiento de memoria, envoltorios de herramientas, lógica de planificación y manejo de eventos asíncronos. Los desarrolladores pueden registrar herramientas personalizadas, integrar modelos lingüísticos, administrar memoria a largo plazo de los agentes y orquestar múltiples agentes para colaborar en tareas complejas. El diseño modular de SonAgent acelera el desarrollo de bots conversacionales, automatización de flujos de trabajo y sistemas de agentes distribuidos.

xBrain ofrece una arquitectura modular para crear, configurar y orquestar agentes autónomos dentro de aplicaciones Python. Los usuarios definen agentes con capacidades específicas—como recuperación de datos, análisis o generación—y los ensamblan en flujos de trabajo donde cada agente se comunica y delega tareas. El marco incluye un planificador para gestionar la ejecución asíncrona, un sistema de plugins para integrar APIs externas y un mecanismo de registro en tiempo real para monitoreo y depuración. La interfaz flexible de xBrain soporta implementaciones personalizadas de memoria y plantillas de agentes, permitiendo a los desarrolladores adaptar el comportamiento a diversos dominios. Desde chatbots y pipelines de datos hasta experimentos de investigación, xBrain acelera el desarrollo de sistemas multi-agente complejos con mínimas líneas de código repetitivo.

enhance_llm proporciona un marco modular para orquestar las llamadas a grandes modelos de lenguaje en secuencias definidas, permitiendo a los desarrolladores enlazar prompts, integrar herramientas o APIs externas, gestionar el contexto conversacional e implementar lógica condicional. Soporta múltiples proveedores LLM, plantillas de prompts personalizadas, ejecución asíncrona, manejo de errores y gestión de memoria. Al abstraer la interacción con LLM, enhance_llm simplifica el desarrollo de aplicaciones similares a agentes, como asistentes automáticos, bots de procesamiento de datos y sistemas de razonamiento de múltiples pasos, facilitando la construcción, depuración y ampliación de flujos de trabajo sofisticados.

OpenAI Swarm Node orquesta llamadas simultáneas a múltiples agentes ChatGPT, recopila las salidas individuales, aplica la estrategia de agregación elegida—como votación mayoritaria o ponderación personalizada—y devuelve una respuesta unificada de consenso. Su arquitectura extensible soporta control granular sobre los parámetros del modelo, manejo de errores, lógica de reintentos y ejecución asíncrona, permitiendo a los desarrolladores integrar inteligencia de enjambre en cualquier aplicación Node.js para mayor precisión y coherencia en la toma de decisiones basada en IA.

Pillar es un marco completo de agentes IA diseñado para simplificar el desarrollo y despliegue de flujos de trabajo inteligentes de múltiples pasos. Cuenta con una arquitectura modular con planificadores para descomponer tareas, almacenes de memoria para retención del contexto y ejecutores que realizan acciones mediante APIs externas o código personalizado. Los desarrolladores pueden definir pipelines en YAML o JSON, integrar cualquier proveedor LLM y ampliar la funcionalidad mediante plugins personalizados. Pillar gestiona la ejecución asíncrona y la gestión del contexto de forma integrada, reduciendo código repetitivo y acelerando el time-to-market para aplicaciones basadas en IA, como chatbots, asistentes de análisis de datos y procesos de negocio automatizados.

Team Coordination es una biblioteca ligera de Python diseñada para simplificar la orquestación de múltiples agentes de IA que trabajan juntos en tareas complejas. Definiendo roles especializados como planificadores, ejecutores, evaluadores o comunicadores, los usuarios pueden descomponer un objetivo alto en subtareas manejables, delegarlas a agentes individuales y facilitar una comunicación estructurada. El marco maneja ejecución asíncrona, enrutamiento de protocolos y agregación de resultados, permitiendo la colaboración eficiente de equipos de agentes de IA. Su sistema de plugins soporta integración con LLMs populares, APIs y lógica personalizada, ideal para aplicaciones en servicio al cliente automatizado, investigación, IA en juegos y pipelines de procesamiento de datos. Con abstracciones claras y componentes extensibles, Team Coordination acelera el desarrollo de flujos de trabajo multi-agentes escalables.

AI Agents ofrece un conjunto de herramientas estructurado para que los desarrolladores creen agentes autónomos usando modelos de lenguaje grandes. Incluye módulos para integrar APIs externas, gestionar la memoria conversacional o a largo plazo, orquestar flujos de trabajo de múltiples pasos y encadenar llamadas a LLM. El framework proporciona plantillas para tipos comunes de agentes—recuperación de datos, preguntas y respuestas y automatización de tareas—permitiendo también personalizar prompts, definiciones de herramientas y estrategias de memoria. Con soporte asíncrono, arquitectura de plugins y diseño modular, AI Agents permite aplicaciones escalables, mantenibles y extensibles.

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.

Agentic Workflow es un marco declarativo que permite a los desarrolladores definir flujos de trabajo de IA complejos mediante la cadena de múltiples agentes basados en LLM, cada uno con roles, prompts y lógica de ejecución personalizables. Ofrece soporte incorporado para orquestación de tareas, gestión de estado, manejo de errores e integraciones de plugins, permitiendo una interacción fluida entre agentes y herramientas externas. La biblioteca utiliza Python y configuraciones en YAML para abstraer las definiciones de agentes, soporta flujos de ejecución asíncronos y ofrece extensibilidad mediante conectores y plugins personalizados. Como proyecto de código abierto, incluye ejemplos detallados, plantillas y documentación para ayudar a los equipos a acelerar el desarrollo y mantener ecosistemas de agentes de IA complejos.

El marco de agentes de IA AnYi ayuda a los desarrolladores a integrar agentes de IA autónomos en sus aplicaciones. Los agentes pueden planificar y ejecutar tareas de múltiples pasos, aprovechar herramientas y API externas, y mantener el contexto de la conversación a través de módulos de memoria configurables. El marco abstrae las interacciones con varios proveedores de LLM y soporta herramientas y mecanismos de memoria personalizados. Con registro, monitoreo y ejecución asíncrona incorporados, AnYi acelera el despliegue de asistentes inteligentes para investigación, atención al cliente, análisis de datos o cualquier flujo de trabajo que requiera razonamiento y acción automatizada.

autogen-agent-server actúa como una plataforma centralizada de orquestación para agentes de IA, permitiendo a los desarrolladores exponer las capacidades del agente a través de puntos finales RESTful estándar. Las funciones principales incluyen registrar nuevos agentes con indicaciones y lógica personalizadas, gestionar múltiples sesiones con seguimiento de contexto, recuperar historial de conversaciones y coordinar diálogos multiagentes. Cuenta con procesamiento de mensajes asíncrono, callbacks de webhooks y persistencia incorporada para estados y registros de agentes. La plataforma se integra perfectamente con la biblioteca AutoGen para aprovechar LLMs, permite middleware personalizado para autenticación, soporta escalado mediante Docker y Kubernetes y ofrece ganchos de monitoreo para métricas. Este marco acelera la construcción de chatbots, asistentes digitales y flujos de trabajo automatizados, abstrayendo la infraestructura del servidor y los patrones de comunicación.

El plugin GAMA Genstar añade capacidades de IA generativa a la plataforma GAMA proporcionando conectores a OpenAI, LLMs locales y endpoints de modelos personalizados. Los usuarios definen prompts y pipelines en GAML para generar decisiones de agentes, descripciones de entornos o parámetros de escenarios al vuelo. El plugin soporta llamadas API síncronas y asíncronas, almacenamiento en caché de respuestas y ajuste de parámetros. Facilita la integración de modelos de lenguaje natural en simulaciones a gran escala, reduciendo la escritura manual y fomentando comportamientos de agentes más ricos y adaptativos.