Agent Forge simplifica todo el ciclo de vida del desarrollo de agentes de IA ofreciendo comandos CLI para generar código base, plantillas de conversación y configuraciones. Los desarrolladores pueden definir roles de agentes, agregar proveedores LLM e integrar herramientas externas como bases de datos vectoriales, APIs REST y plugins personalizados usando descriptores YAML o JSON. El framework permite ejecución local, pruebas interactivas y empaquetado de agentes en imágenes Docker o funciones sin servidor para facilitar su despliegue. La integración de registro de logs, perfiles de entorno y hooks VCS simplifica la depuración, colaboración y pipelines CI/CD. Esta arquitectura flexible soporta la creación de chatbots, asistentes de investigación autónomos, bots de soporte al cliente y flujos de trabajo automatizados con mínimo setup.

AgentIn es un marco basado en Python para crear agentes de IA que acelera el desarrollo de agentes conversacionales y orientados a tareas. Ofrece módulos de memoria integrados para mantener el contexto, integración dinámica de herramientas para llamar a APIs externas o funciones locales, y un sistema flexible de plantillas de prompts para interacciones personalizadas. La orquestación de múltiples agentes permite flujos de trabajo en paralelo, mientras que el registro y el caché mejoran la fiabilidad y la capacidad de auditoría. Es fácilmente configurable mediante YAML o código Python, soporta principales proveedores de LLM y puede extenderse con plugins personalizados para capacidades específicas de dominio.

Agents from Scratch TS es un marco de trabajo de código abierto en TypeScript que demuestra cómo construir agentes de IA desde cero usando LangChain. Incluye código de ejemplo para definir y registrar herramientas externas, gestionar la memoria conversacional, enrutar entradas de usuario al agente correcto y encadenar varias llamadas a LLM. Los desarrolladores pueden usarlo para entender las mejores prácticas, personalizar comportamientos de agentes e integrar nuevas capacidades como búsqueda en la web, recuperación de datos o plugins personalizados para automatizar tareas o construir asistentes interactivos.

El Agente de IA construido sobre ToolHouse y Groq LLM toma indicaciones en lenguaje natural de los desarrolladores y orquesta una cadena de herramientas—como generadores de código, linters, ejecutores de pruebas y conectores CI/CD—para producir, validar y refinar fragmentos de código. Soporta múltiples lenguajes de programación, ofrece iteraciones basadas en retroalimentación y puede integrar plugins personalizados para tareas específicas. Al automatizar pasos de ejecución y pruebas, el agente asegura que el código generado cumpla con los estándares de calidad antes de su entrega.

AI-Agent-Framework ofrece una base completa para construir agentes impulsados por IA en Python. Incluye módulos para gestionar la memoria de conversaciones, integrar herramientas externas y construir plantillas de prompts. Los desarrolladores pueden conectar diversos proveedores de LLM, equipar a los agentes con plugins personalizados y orquestar múltiples agentes en flujos de trabajo coordinados. Herramientas integradas de registro y monitoreo ayudan a seguir el rendimiento de los agentes y depurar comportamientos. El diseño extensible del marco permite la incorporación sin problemas de nuevos conectores o capacidades específicas del dominio, siendo ideal para prototipado rápido, proyectos de investigación y automatización de nivel productivo.

Aladin ofrece una arquitectura modular que permite a los desarrolladores definir agentes autónomos impulsados por grandes modelos de lenguaje (LLMs). Cada agente puede cargar backend de memoria (por ejemplo, SQLite, en memoria), usar plantillas dinámicas de indicaciones e integrar plugins personalizados para llamadas a API externas o ejecución de comandos locales. Incluye un planificador de tareas que descompone objetivos de alto nivel en acciones secuenciales, ejecutándolas en orden y repitiéndolas según la retroalimentación de LLM. La configuración se gestiona mediante archivos YAML y variables de entorno, lo que la hace adaptable a diferentes casos de uso. Los usuarios pueden desplegar Aladin mediante Docker Compose o instalación con pip. Las interfaces CLI y HTTP basadas en FastAPI permiten activar agentes, monitorear ejecuciones e inspeccionar estados de memoria, facilitando la integración con pipelines CI/CD, interfaces de chat o dashboards personalizadas.

CereBro ofrece una arquitectura modular para crear agentes de IA capaces de descomponer tareas de forma autónoma, mantener memoria persistente y utilizar herramientas de manera dinámica. Incluye un núcleo Brain que gestiona pensamientos, acciones y memoria, soporta plugins personalizados para APIs externas y proporciona una interfaz CLI para orquestación. Los usuarios pueden definir objetivos del agente, configurar estrategias de razonamiento e integrar funciones como búsqueda web, operaciones con archivos o herramientas específicas del dominio para completar tareas de extremo a extremo sin intervención manual.

ClassiCore-Public proporciona un entorno completo para construir, optimizar y desplegar modelos de clasificación. Cuenta con un constructor de pipelines intuitivo que maneja ingestión de datos en bruto, limpieza y generación de características. El almacén de modelos incorporado incluye algoritmos como Random Forests, SVM y arquitecturas de deep learning. El ajuste automático de hiperparámetros utiliza optimización bayesiana para encontrar configuraciones óptimas. Los modelos entrenados se pueden desplegar como API RESTful o microservicios, con paneles de monitoreo que rastrean métricas de rendimiento en tiempo real. Los plugins extensibles permiten a los desarrolladores agregar preprocesamiento personalizado, visualización o nuevos destinos de despliegue, haciendo que ClassiCore-Public sea ideal para tareas de clasificación a escala industrial.

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.

Lite Web Agent es una plataforma nativa del navegador que permite a los usuarios crear, configurar y desplegar agentes conversacionales impulsados por IA. Ofrece un constructor visual de flujos, soporte para integraciones API REST y WebSocket, persistencia del estado y hooks de plugins para lógica personalizada. Los agentes funcionan totalmente en el lado del cliente para baja latencia y privacidad, mientras que los conectores de servidor opcionales permiten almacenamiento de datos y procesamiento avanzado. Es ideal para integrar chatbots en sitios web, intranets o aplicaciones sin configuraciones backend complejas.

Live de Vroom AI es un marco abierto y una extensión de navegador que trae agentes de IA directamente a tu experiencia de navegación. Al instalar Live, accedes a un asistente de IA en la barra lateral que comprende el contexto de la página y realiza tareas como generar textos de marketing, resumir artículos, extraer datos estructurados, completar formularios automáticamente y responder preguntas específicas del dominio. Los desarrolladores pueden ampliar Live con plugins personalizados usando su SDK e integrar sus propios modelos LLM o APIs de terceros para adaptar el agente a flujos de trabajo específicos.

LLMFlow proporciona una forma declarativa de diseñar, probar y desplegar flujos de trabajo complejos de modelos de lenguaje. Los desarrolladores crean Nodos que representan indicaciones o acciones, y luego los encadenan en Flujos que pueden ramificarse según condiciones o resultados de herramientas externas. La gestión de memoria incorporada rastrea el contexto entre pasos, mientras que los adaptadores permiten una integración sin problemas con OpenAI, Hugging Face y otros. La funcionalidad puede extenderse mediante plugins para herramientas o fuentes de datos personalizadas. Ejecuta Flujos localmente, en contenedores o como funciones sin servidor. Casos de uso: creación de agentes conversacionales, generación automatizada de informes y pipelines de extracción de datos, todo con ejecución transparente y registro.

PersonalAI ofrece un marco de agente completo que combina integraciones avanzadas de LLM con memoria semántica persistente y un sistema de plugins extensible. Los desarrolladores pueden configurar backends de memoria como Redis, SQLite, PostgreSQL o tiendas vectoriales para gestionar embeddings y recordar conversaciones pasadas. Los plugins integrados soportan tareas como búsqueda en web, lectura/escritura de archivos y ejecución de código Python, mientras que una API de plugins robusta permite desarrollar herramientas personalizadas. El agente coordina las solicitudes a LLM y las invocaciones de herramientas en un flujo de trabajo dirigido, habilitando respuestas contextuales y acciones automatizadas. Utiliza LLM locales vía Hugging Face o servicios en la nube vía OpenAI y Azure OpenAI. El diseño modular de PersonalAI facilita la prototipación rápida de asistentes específicos de dominio, bots de investigación automatizados o agentes de gestión del conocimiento que aprenden y se adaptan con el tiempo.

MCP Crew AI es un marco enfocado en desarrolladores que simplifica la creación y coordinación de agentes IA basados en GPT en equipos colaborativos. Al definir roles de agentes gestor, trabajador y monitor, automatiza la delegación, ejecución y supervisión de tareas. El paquete ofrece soporte integrado para la API de OpenAI, una arquitectura modular para plugins de agentes personalizados y una CLI para ejecutar y supervisar tu equipo. MCP Crew AI acelera el desarrollo de sistemas multi-agente, facilitando la construcción de flujos de trabajo escalables, transparentes y mantenibles basados en IA.

Melissa funciona como un agente conversacional de IA que utiliza comprensión avanzada del lenguaje natural para interpretar comandos de usuario, generar respuestas contextualizadas y realizar tareas automatizadas. Ofrece características como planificación de tareas, recordatorios de citas, búsqueda de datos e integración con APIs externas como Google Calendar, Slack y servicios de correo electrónico. Los usuarios pueden extender las capacidades de Melissa mediante plugins personalizados, crear flujos de trabajo para procesos repetitivos y acceder a su base de conocimientos para obtener información rápidamente. Como proyecto de código abierto, los desarrolladores pueden alojar Melissa en servidores en la nube o locales, configurar permisos y adaptar su comportamiento para satisfacer necesidades organizacionales o personales, haciendo de él una solución flexible para productividad, soporte al cliente y asistencia digital.

MindForge es un marco de orquestación robusto diseñado para construir y desplegar agentes impulsados por IA con mínimo código boilerplate. Ofrece una arquitectura modular que incluye un planificador de tareas, motor de razonamiento, gestor de memoria y capa de ejecución de herramientas. Al aprovechar los LLMs, los agentes pueden analizar la entrada del usuario, formular planes y llamar a herramientas externas — como APIs de scraping web, bases de datos o scripts personalizados — para completar tareas complejas. Los componentes de memoria almacenan el contexto conversacional, permitiendo interacciones de múltiples turnos, mientras que el motor de decisiones selecciona dinámicamente acciones basándose en políticas definidas. Con soporte para plugins y pipelines personalizables, los desarrolladores pueden ampliar funcionalidades incluyendo herramientas personalizadas, integraciones de terceros y bases de conocimiento específicas. MindForge simplifica el desarrollo de agentes IA, facilitando prototipado rápido y despliegue escalable en ambientes de producción.

Camel AI es un marco de código abierto diseñado para simplificar la creación y orquestación de agentes inteligentes. Ofrece abstracciones para encadenar grandes modelos de lenguaje, integrar herramientas y APIs externas, gestionar gráficos de conocimiento y persistir memoria. Los desarrolladores pueden definir flujos de trabajo multi-agente, descomponer tareas en subplanes y monitorear la ejecución mediante CLI o interfaz web. Basado en Python y Docker, Camel AI permite intercambiar sin problemas proveedores LLM, plugins de herramientas personalizados y estrategias de planificación híbridas, acelerando el desarrollo de asistentes automatizados, pipelines de datos y flujos de trabajo autónomos a gran escala.

Operit es un marco completo de agentes de IA de código abierto diseñado para agilizar la creación de agentes autónomos para varias tareas. Al integrarse con LLMs como GPT de OpenAI y modelos locales, permite razonamiento dinámico en flujos de trabajo de múltiples pasos. Los usuarios pueden definir complementos personalizados para manejar recuperación de datos, raspado web, consultas a bases de datos o ejecución de código, mientras que Operit gestiona el contexto de sesión, memoria y la invocación de herramientas. El marco ofrece una API clara para construir, probar y desplegar agentes con estado persistente, pipelines configurables y mecanismos de manejo de errores. Ya sea que desarrolles bots de soporte al cliente, asistentes de investigación o agentes de automatización empresarial, la arquitectura extensible y las herramientas robustas de Operit aseguran prototipado rápido y despliegues escalables.

Python AI Agent proporciona un conjunto de herramientas amigables para desarrolladores, para orquestar agentes autónomos impulsados por modelos de lenguaje grandes. Ofrece mecanismos integrados para definir herramientas y acciones personalizadas, mantener un historial de conversación con módulos de memoria y respuestas en streaming para experiencias interactivas. Los usuarios pueden ampliar su arquitectura de plugins para integrar API, bases de datos y servicios externos, permitiendo que los agentes obtengan datos, realicen cálculos y automaticen flujos de trabajo. La biblioteca soporta pipelines configurables, manejo de errores y registro para implementaciones robustas. Con poco código repetitivo, los desarrolladores pueden crear chatbots, asistentes virtuales, analizadores de datos o automatizadores de tareas que aprovechen el razonamiento de LLM y la toma de decisiones en múltiples pasos. La naturaleza de código abierto fomenta contribuciones de la comunidad y se adapta a cualquier entorno Python.

Saiki es un framework de orquestación de agentes de código abierto que permite a los desarrolladores crear flujos de trabajo complejos impulsados por IA escribiendo definiciones declarativas en YAML. Cada agente puede realizar tareas, llamar servicios externos o invocar otros agentes en una secuencia encadenada. Saiki proporciona un servidor REST API integrado, trazado de ejecución, salida detallada de logs y un panel web para monitoreo en tiempo real. Soporta reintentos, fallbacks y extensiones personalizadas, facilitando la iteración, depuración y escalado de pipelines de automatización robustos.