AgentSimJS está diseñada para simplificar la creación y ejecución de modelos escalables basados en agentes en JavaScript. Con su arquitectura modular, los desarrolladores pueden definir agentes con estados personalizados, sensores, funciones de decisión y actuadores, y luego integrarlos en entornos dinámicos parametrizados por variables globales. El marco orquesta simulaciones con pasos discretos en el tiempo, gestiona mensajes basados en eventos entre agentes y registra datos de interacción para análisis. Los módulos de visualización soportan renderizado en tiempo real usando HTML5 Canvas o bibliotecas externas, mientras que los plugins permiten integración con herramientas estadísticas. AgentSimJS funciona tanto en navegadores modernos como en Node.js, siendo adecuado para aplicaciones web interactivas, investigación académica, herramientas educativas y prototipado rápido en inteligencia colectiva, dinámica de multitudes o experimentos de IA distribuida.

DocumentAI-Backend es un marco backend liviano que automatiza la extracción de texto, campos de formulario y datos estructurados de documentos. Ofrece puntos finales API REST para subir PDFs o imágenes, procesarlos mediante Google Document AI con fallback OCR, y devolver resultados analizados en JSON. Construido con Python, FastAPI y Docker, permite una integración rápida en sistemas existentes, despliegues escalables y personalización mediante pipelines y middleware configurables.

Web LLM Assistant es un marco ligero de código abierto que transforma tu navegador en una plataforma de inferencia de IA. Utiliza backends WebGPU y WebAssembly para ejecutar directamente LLM en los dispositivos del cliente sin necesidad de servidores, asegurando privacidad y capacidad offline. Los usuarios pueden importar y cambiar entre modelos como LLaMA, Vicuna y Alpaca, conversar con el asistente y ver respuestas en streaming. La interfaz modular basada en React soporta temas, historial de conversaciones, prompts del sistema y extensiones tipo plugin para comportamientos personalizados. Los desarrolladores pueden personalizar la interfaz, integrar APIs externas y ajustar los prompts. El despliegue solo requiere hospedar archivos estáticos; no se necesitan servidores backend. Web LLM Assistant democratiza la IA permitiendo inferencias locales de alto rendimiento en cualquier navegador moderno.

Agent Script proporciona una capa de scripting declarativa sobre modelos de lenguaje grandes, permitiéndote escribir scripts en YAML o JSON que definan flujos de trabajo del agente, llamadas a herramientas y uso de memoria. Puedes conectar OpenAI, LLM locales u otros proveedores, conectar APIs externas como herramientas y configurar backends de memoria a largo plazo. El marco gestiona la gestión del contexto, ejecución asíncrona y registros detallados de forma predeterminada. Con un mínimo código, puedes prototipar chatbots, flujos RPA, agentes de extracción de datos o bucles de control personalizados, facilitando la creación, prueba y despliegue de automatizaciones alimentadas por IA.

Minimalist Agent ofrece un marco básico para construir agentes AI en Python. Aprovecha las clases de agentes de LangChain y la API de OpenAI para realizar razonamiento en múltiples pasos, seleccionar herramientas de manera dinámica y ejecutar funciones. Puedes clonar el repositorio, configurar tu clave API de OpenAI, definir herramientas o endpoints personalizados, y ejecutar el script CLI para interactuar con el agente. El diseño se enfoca en claridad y extensibilidad, facilitando el estudio, modificación y ampliación de comportamientos principales del agente para experimentación o enseñanza.