DSpy Agents es un toolkit de Python de código abierto que simplifica la creación de agentes de IA autónomos. Ofrece una arquitectura modular para ensamblar agentes con herramientas personalizables para scraping web, análisis de documentos, consultas a bases de datos e integraciones con modelos de lenguaje (OpenAI, Hugging Face). Los desarrolladores pueden orquestar flujos de trabajo complejos usando plantillas de agentes preconstruidas o definir conjuntos de herramientas personalizadas para automatizar tareas como resúmenes de investigaciones, soporte al cliente y pipelines de datos. Con gestión de memoria integrada, registro, generación aumentada por recuperación, colaboración multi-agente y despliegue sencillo via contenedores o entornos serverless, DSpy Agents acelera el desarrollo de aplicaciones basadas en agentes sin código repetitivo.

Local-Super-Agents ofrece una plataforma basada en Python para crear agentes AI autónomos que funcionan completamente en local. El marco incluye componentes modulares como almacenes de memoria, kits de herramientas para integración API, adaptadores LLM y orquestación de agentes. Los usuarios pueden definir agentes de tareas personalizados, encadenar acciones y simular colaboración multi-agente en un entorno sandbox. Abstrae configuraciones complejas mediante utilidades CLI, plantillas preconfiguradas y módulos extensibles. Sin dependencias en la nube, los desarrolladores mantienen privacidad de datos y control de recursos. Su sistema de plugins soporta integración de scrapers web, conectores de bases de datos y funciones Python personalizadas, facilitando flujos de trabajo como investigación autónoma, extracción de datos y automatización local.

Autonomys Agents capacita a los desarrolladores para crear agentes de IA autónomos capaces de ejecutar tareas complejas sin intervención manual. Construido en Python, el marco proporciona herramientas para definir comportamientos de agentes, integrar APIs externas y funciones personalizadas, y mantener la memoria conversacional a través de interacciones. Los agentes pueden colaborar en configuraciones multi-agente, compartiendo conocimientos y coordinando acciones. Los módulos de observabilidad ofrecen registro en tiempo real, seguimiento del rendimiento y conocimientos para depuración. Con su arquitectura modular, los equipos pueden ampliar componentes principales, incorporar nuevos LLM y desplegar agentes en diferentes entornos. Ya sea automatizando soporte al cliente, realizando análisis de datos o coordinando flujos de trabajo de investigación, Autonomys Agents agiliza el desarrollo y gestión de sistemas inteligentes autónomos.

Agent2Agent proporciona una interfaz web unificada y API para definir, configurar y orquestar equipos de agentes de IA. Cada agente puede asignarse a roles únicos como investigador, analista o summarizer, y los agentes se comunican a través de canales integrados para compartir datos y delegar subtareas. La plataforma soporta llamadas a funciones, almacenamiento de memoria e integraciones webhook para servicios externos. Los administradores pueden monitorear el progreso del flujo de trabajo, inspeccionar logs de agentes y ajustar parámetros dinámicamente para una ejecución escalable, paralelizada y automatización avanzada de flujos de trabajo.

multi_agent_celar está diseñado como una plataforma de IA modular que permite la comunicación mediante lenguaje emergente entre múltiples agentes inteligentes en entornos simulados. Los usuarios pueden definir comportamientos de agentes a través de archivos de política, configurar parámetros del entorno, y lanzar sesiones de entrenamiento coordinadas donde los agentes evolucionan sus propios protocolos de comunicación para resolver tareas cooperativas. El marco incluye scripts de evaluación, herramientas de visualización y soporte para experimentos escalables, siendo ideal para investigación en colaboración multi-agente, lenguaje emergente y procesos de toma de decisiones.

AChat.dev es una plataforma centrada en los desarrolladores que permite crear, probar y desplegar agentes de chat IA con capacidades avanzadas. Soporta memoria de conversación persistente, llamadas de funciones dinámicas a APIs externas para la recuperación en tiempo real y colaboración multi-agente basada en roles. Basada en SDKs de Python y Node.js, incluye plantillas para configuración rápida, arquitectura de plugins para extensibilidad y paneles de monitoreo para rastrear el rendimiento del agente. AChat.dev cumple con GDPR en el manejo de datos y puede escalar en entornos en la nube y en local.

El tutorial Autogen de Debate de Agentes IA ofrece un marco paso a paso para orquestar múltiples agentes IA involucrados en debates estructurados. Utiliza el módulo AutoGen de LangChain para coordinar mensajes, ejecución de herramientas y resolución de debates. Los usuarios pueden personalizar plantillas, configurar parámetros de debate y consultar registros y resúmenes detallados de cada ronda. Ideal para investigadores evaluando opiniones de modelos o docentes demostrando colaboración IA. Este tutorial proporciona componentes de código reutilizables para orquestación integral de debates en Python.