Nagato AI es un marco de agentes de IA extensible que orquesta flujos de trabajo autónomos combinando planificación de tareas, gestión de memoria e integraciones de herramientas. Los usuarios pueden definir herramientas y APIs personalizadas, permitiendo que el agente recupere información, realice acciones y mantenga el contexto de la conversación durante sesiones prolongadas. Con su arquitectura de plugins y UI conversacional, Nagato AI se adapta a diversos escenarios—desde asistencia en investigación y análisis de datos hasta productividad personal y atención automática al cliente—manteniéndose completamente de código abierto y amigable para desarrolladores.

ragChatbot es un marco centrado en desarrolladores diseñado para simplificar la creación de chatbots de Generación Mejorada por Recuperación. Integra pipelines de LangChain con API de OpenAI u otros LLM para procesar consultas contra corpus de documentos personalizados. Los usuarios pueden cargar archivos en diversos formatos (PDF, DOCX, TXT), extraer texto automáticamente y calcular incrustaciones usando modelos populares. El marco soporta múltiples bases de datos vectoriales como FAISS, Chroma y Pinecone para búsquedas de similitud eficiente. Incluye una capa de memoria conversacional para interacciones multilínea y una arquitectura modular para personalizar plantillas y estrategias de recuperación. Con una interfaz CLI o web sencilla, puedes ingerir datos, configurar parámetros de búsqueda y lanzar un servidor de chat para responder preguntas de los usuarios con relevancia y precisión contextual.

SwiftAgent ofrece un conjunto de herramientas robusto para construir agentes inteligentes integrando directamente los modelos de OpenAI en Swift. Los desarrolladores pueden declarar acciones personalizadas y herramientas externas, que los agentes invocan en función de las consultas del usuario. El framework mantiene la memoria conversacional, permitiendo que los agentes hagan referencia a interacciones pasadas. Soporta plantillas de prompts e inyección dinámica de contexto, facilitando diálogos multilateral y lógica de decisión. La API asíncrona de SwiftAgent funciona perfectamente con la concurrencia de Swift, haciéndolo ideal para entornos de iOS, macOS o en el lado del servidor. Al abstraer llamadas a modelos, almacenamiento de memoria y orquestación de pipelines, SwiftAgent permite a los equipos prototipar y desplegar asistentes conversacionales, chatbots o agentes de automatización rápidamente en proyectos de Swift.

Bedrock Engineer proporciona a los desarrolladores una forma estructurada y modular de construir agentes de IA aprovechando modelos base de AWS Bedrock como Amazon Titan y Anthropic Claude. El kit incluye flujos de trabajo de ejemplo para recuperación de datos, análisis de documentos, razonamiento automatizado y planificación en múltiples pasos. Gestiona el contexto de sesión, se integra con AWS IAM para un acceso seguro y soporta plantillas de prompts personalizadas. Al abstraer código redundante, Bedrock Engineer acelera el desarrollo de chatbots, herramientas de resumen y asistentes inteligentes, ofreciendo escalabilidad y optimización de costos mediante infraestructura gestionada por AWS.

GoLC proporciona a los desarrolladores un conjunto completo de herramientas para construir cadenas de modelos de lenguaje y agentes en Go. En su núcleo, incluye gestión de cadenas, plantillas de respuesta personalizables e integración fluida con los principales proveedores de LLM. A través de cargadores de documentos y almacenes vectoriales, GoLC habilita la recuperación basada en incrustaciones, impulsando flujos de trabajo RAG. El marco soporta módulos de memoria con estado para contextos conversacionales y una arquitectura ligera de agentes para orquestar razonamiento de múltiples pasos y llamadas a herramientas. Su diseño modular permite integrar herramientas, fuentes de datos y manejadores de salida personalizados. Con rendimiento nativo de Go y dependencias mínimas, GoLC agiliza el desarrollo de pipelines de IA, siendo ideal para construir chatbots, asistentes de conocimiento, agentes de razonamiento automatizado y servicios de backend de nivel de producción en Go.

Practical AI Agents proporciona a los desarrolladores un marco completo y ejemplos listos para usar para construir agentes autónomos impulsados por grandes modelos de lenguaje. Muestra cómo integrar herramientas API (por ejemplo, navegadores web, bases de datos, funciones personalizadas), implementar memoria tipo RAG, gestionar el contexto de las conversaciones y realizar planificación dinámica. Los ejemplos pueden adaptarse para chatbots, asistentes de análisis de datos, scripts de automatización de tareas o herramientas de investigación. El repositorio incluye notebooks, Dockerfiles y archivos de configuración para facilitar la configuración y el despliegue en diferentes entornos.

scenario-go funciona como un marco robusto para construir agentes de IA en Go permitiendo a los desarrolladores crear definiciones de escenarios que especifiquen interacciones paso a paso con modelos de lenguaje grandes. Cada escenario puede incorporar plantillas de prompts, funciones personalizadas y almacenamiento de memoria para mantener el estado de la conversación en múltiples turnos. La caja de herramientas se integra con los principales proveedores de LLM vía APIs RESTful, permitiendo ciclos dinámicos de entrada y salida y ramificaciones condicionales basadas en respuestas de IA. Con registro de logs y manejo de errores integrados, scenario-go simplifica el depurado y la monitorización de flujos de trabajo de IA. Los desarrolladores pueden componer componentes de escenarios reutilizables, encadenar varias tareas de IA y extender la funcionalidad mediante plugins. El resultado es una experiencia de desarrollo optimizada para construir chatbots, pipelines de extracción de datos, asistentes virtuales y agentes de soporte al cliente totalmente en Go.

Sharp-GPT permite a los desarrolladores de .NET crear agentes de IA robustos aprovechando atributos personalizados en interfaces para definir plantillas de solicitud, configurar modelos y gestionar la memoria conversacional. Ofrece salida en streaming para interacción en tiempo real, deserialización automática de JSON para respuestas estructuradas y soporte incorporado para estrategias de respaldo y registro. Con clientes HTTP plug-in y abstracción de proveedores, puedes cambiar fácilmente entre OpenAI, Azure u otros servicios LLM. Ideal para chatbots, generación de contenido, resumen, clasificación y más, Sharp-GPT reduce la cantidad de código repetitivo y acelera el desarrollo de agentes de IA en Windows, Linux o macOS.

En su núcleo, SpongeCake es una capa de abstracción de alto nivel sobre Langchain diseñada para acelerar el desarrollo de agentes IA. Ofrece soporte incorporado para registrar herramientas — como búsquedas web, conectores de bases de datos o APIs personalizadas —, gestionar plantillas de prompts y persistir la memoria de conversación. Con configuraciones tanto basadas en código como en YAML, los equipos pueden definir de forma declarativa comportamientos de agentes, encadenar flujos de trabajo de múltiples pasos y habilitar una selección dinámica de herramientas. La CLI incluida facilita pruebas locales, depuración y despliegue, haciendo que SpongeCake sea ideal para construir chatbots, automatizadores de tareas y asistentes específicos de dominio sin código repetitivo.

SuperBot es un marco completo de IA que permite a los desarrolladores desplegar asistentes autónomos y sensibles al contexto a través de Python y la línea de comandos. Integra los modelos de chat de OpenAI con un sistema de memoria, funciones de llamada y arquitectura de plugins. Los agentes pueden ejecutar comandos shell, correr código, interactuar con archivos, realizar búsquedas web y mantener el estado de la conversación. SuperBot soporta la orquestación multiagente para flujos de trabajo complejos, todo configurable mediante scripts Python simples y comandos CLI. Su diseño extensible permite añadir herramientas personalizadas, automatizar tareas e integrar APIs externas para construir aplicaciones robustas impulsadas por IA.

Unified AI por UIB es una poderosa plataforma de IA conversacional diseñada para crear y administrar chatbots, asistentes virtuales y comunicaciones con agentes en vivo. Es agnóstica en cuanto a NLP y ofrece soluciones de marca blanca adaptadas a diferentes necesidades comerciales. La plataforma admite interacciones de voz, texto y video, proporcionando un marco rico para la gestión de contenido y el análisis de conversaciones. Con Unified AI, las empresas pueden simplificar el soporte al cliente, aumentar la participación y optimizar la comunicación a través de múltiples canales.

AgentServe proporciona una interfaz unificada para crear y desplegar agentes de IA. Los usuarios definen el comportamiento de los agentes en archivos de configuración o código, integran herramientas o fuentes de conocimiento externas y exponen agentes mediante endpoints REST. El marco gestiona el enrutamiento de modelos, solicitudes paralelas, chequeos de salud, registros y métricas. Su diseño modular permite añadir nuevos modelos, herramientas personalizadas o políticas de programación, siendo ideal para crear chatbots, flujos de trabajo automatizados y sistemas multiagente escalables y mantenibles.

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.

AgentForge proporciona un entorno estructurado para definir, combinar y orquestar habilidades de IA individuales en agentes autónomos coherentes. Soporta memoria de conversación para retener contexto, integración de plugins para servicios externos, comunicación entre múltiples agentes, programación de tareas y manejo de errores. Los desarrolladores pueden configurar manejadores personalizados de habilidades, aprovechar módulos integrados para comprensión del lenguaje natural y conectarse con grandes modelos de lenguaje (LLMs) como la serie GPT de OpenAI. El diseño modular de AgentForge acelera los ciclos de desarrollo, facilita las pruebas y simplifica el despliegue de chatbots, asistentes virtuales, agentes de análisis de datos y bots de automatización específicos de dominio.

AI Agent es un marco de trabajo open-source en Python diseñado para simplificar el desarrollo de agentes inteligentes. Soporta orquestación multi-agente, integración sin problemas con herramientas y APIs externas, y gestión de memoria incorporada para conversaciones persistentes. Los desarrolladores pueden definir indicaciones, acciones y flujos de trabajo personalizados, y ampliar la funcionalidad mediante un sistema de plugins. AI Agent acelera la creación de chatbots, asistentes virtuales y flujos de trabajo automatizados proporcionando componentes reutilizables e interfaces estandarizadas.

AI Agents Tools es un marco Python completo que permite a los desarrolladores componer rápidamente agentes IA aprovechando las llamadas a funciones de OpenAI. La biblioteca encapsula un conjunto de herramientas modulares, incluyendo búsqueda en la web, navegación en navegador, recuperación de Wikipedia, ejecución de REPL en Python y integración de memoria vectorial. Definiendo plantillas de agentes—como agentes de herramienta única, agentes de caja de herramientas y flujos de trabajo gestionados por callbacks—los desarrolladores pueden orquestar pipelines de razonamiento de múltiples pasos. El kit abstrae la complejidad de la serialización de funciones y la gestión de respuestas, ofreciendo integración fluida con los modelos de lenguaje de OpenAI. Admite registro dinámico de herramientas y seguimiento del estado de memoria, permitiendo a los agentes recordar interacciones pasadas. Adecuado para construir chatbots, asistentes de investigación autónomos y agentes de automatización de tareas, AI Agents Tools acelera la experimentación y despliegue de flujos de trabajo personalizados impulsados por IA.

AIGC Agents es un marco modular de código abierto diseñado para simplificar la creación y despliegue de asistentes de viaje inteligentes. Ofrece componentes preconstruidos para comprensión en lenguaje natural, planificación de itinerarios, integración de búsqueda de vuelos y hoteles, y orquestación multiagente. Los desarrolladores pueden personalizar los prompts, definir interfaces de herramientas y ampliar funcionalidad con nuevas APIs. El marco soporta pipelines en Python, endpoints RESTful y despliegue en contenedores, haciéndolo adecuado tanto para prototipos como para producción. Con manejo de errores integrado, registro y gestión segura de claves, AIGC Agents acelera el desarrollo de aplicaciones de chat IA robustas y centradas en los viajes.

Azeerc-AI es un marco enfocado en desarrolladores que permite la construcción rápida de agentes inteligentes mediante la orquestación de llamadas a modelos de lenguaje grande (LLM), integraciones de herramientas y gestión de memoria. Proporciona una arquitectura de plugins donde puedes registrar herramientas personalizadas —como búsqueda web, recuperadores de datos o APIs internas— y luego crear flujos de trabajo complejos y de múltiples pasos. La memoria dinámica integrada permite a los agentes recordar y recuperar interacciones pasadas. Con código mínimo, puedes crear bots conversacionales o agentes específicos para tareas, personalizar su comportamiento y desplegarlos en cualquier entorno Python. Su diseño extensible se adapta a casos de uso desde chatbots de soporte al cliente hasta asistentes de investigación automatizada.

BotFast simplifica el proceso de construcción de bots de Telegram impulsados por IA al proporcionar a los desarrolladores una plantilla de Python integral. Abarca todo lo necesario para crear experiencias únicas de bots, incluida la integración de pagos con Telegram y la configuración fácil de servicios de suscripción. Con BotFast, los usuarios pueden configurar agentes de IA personalizados, aprovechar las capacidades multimedia y utilizar una variedad de características de backend, como MongoDB para la gestión de datos, convirtiéndolo en una solución todo en uno para el desarrollo de bots.

La Biblioteca de Cumplimiento de Dialogflow en Python es un marco de código abierto que maneja solicitudes HTTP de Dialogflow, mapea las intenciones a funciones manejadoras en Python, administra sesiones y contextos de salida, y construye respuestas estructuradas incluyendo texto, tarjetas, chips de sugerencias y cargas útiles personalizadas. Abstrae la estructura JSON de la API webhook de Dialogflow en clases y métodos Python convenientes, acelerando la creación de backend conversacionales y reduciendo el código boilerplate en la integración con bases de datos, sistemas CRM o APIs externas.