Overeasy es un marco de trabajo de código abierto basado en Python para orquestar agentes AI impulsados por LLM en varias áreas. Proporciona una arquitectura modular para definir agentes, configurar almacenes de memoria e integrar herramientas externas como APIs, bases de conocimientos y bases de datos. Los desarrolladores pueden conectarse a OpenAI, Azure o endpoints LLM autohospedados y diseñar flujos de trabajo dinámicos con un o varios agentes. El motor de orquestación de Overeasy gestiona la delegación de tareas, toma de decisiones y estrategias de fallback, habilitando trabajadores digitales robustos para investigación, soporte al cliente, análisis de datos, programación y más. La documentación exhaustiva y los proyectos ejemplo aceleran el despliegue en Linux, macOS y Windows.

SmartRAG es una biblioteca modular en Python diseñada para flujos de trabajo de generación aumentada por recuperación (RAG) con grandes modelos de lenguaje. Combina ingesta de documentos, indexación vectorial y APIs de LLM de última generación para ofrecer respuestas precisas y ricas en contexto. Los usuarios pueden importar archivos PDF, archivos de texto o páginas web, indexarlos usando almacenes vectoriales populares como FAISS o Chroma, y definir plantillas de indicaciones personalizadas. SmartRAG orquesta la recuperación, la composición de indicaciones y la inferencia de LLM, devolviendo respuestas coherentes fundamentadas en documentos fuente. Al abstraer la complejidad de los pipelines RAG, acelera el desarrollo de sistemas de preguntas y respuestas para bases de conocimiento, chatbots y asistentes de investigación. Los desarrolladores pueden extender conectores, cambiar proveedores de LLM y ajustar estrategias de recuperación para adaptarse a dominios específicos de conocimiento.

AI-Agents ofrece una arquitectura de agente flexible que orquesta planificadores de modelos de lenguaje, módulos de memoria persistente y kits de herramientas acoplables. Los desarrolladores definen herramientas para solicitudes HTTP, operaciones de archivos y lógica personalizada, luego configuran un planificador LLM para decidir qué herramienta invocar. La memoria almacena contexto e historial de conversaciones. El marco maneja ejecución asíncrona, recuperación de errores y registros, permitiendo una rápida creación de prototipos de asistentes inteligentes, analizadores de datos o bots de automatización sin reinventar la lógica central de orquestación.

Agent Nexus ofrece una arquitectura modular para diseñar, configurar y ejecutar agentes de IA interconectados que colaboran para resolver tareas complejas. Los desarrolladores pueden registrar agentes de manera dinámica, personalizar su comportamiento mediante módulos Python y definir tuberías de comunicación a través de configuraciones YAML simples. El enrutador de mensajes integrado garantiza un flujo de datos confiable entre agentes, mientras que las herramientas de registro y monitoreo integradas ayudan a supervisar el rendimiento y a depurar flujos de trabajo. Con soporte para bibliotecas de IA populares como OpenAI y Hugging Face, Agent Nexus simplifica la integración de diversos modelos. Ya sea para prototipar experimentos de investigación, construir asistentes automatizados de atención al cliente o simular entornos multi-agente, Agent Nexus simplifica el desarrollo y las pruebas de sistemas de IA colaborativos, desde la investigación académica hasta implementaciones comerciales.

Agentin es una biblioteca de Python de código abierto diseñada para ayudar a los desarrolladores a construir agentes inteligentes que puedan planear, actuar y aprender. Proporciona abstracciones para gestionar la memoria conversacional, integrar herramientas o APIs externas y orquestar múltiples agentes en flujos de trabajo paralelos o jerárquicos. Con módulos planificadores configurables y soporte para envoltorios de herramientas personalizadas, Agentin permite prototipar rápidamente agentes autónomos de procesamiento de datos, bots de atención al cliente o asistentes de investigación. El marco también ofrece ganchos extensibles de registro y monitoreo, facilitando el seguimiento de decisiones de los agentes y la resolución de problemas en interacciones multi-etapa complejas.

HackerGCLASS Agent API es un framework de código abierto en Python que expone endpoints RESTful para ejecutar agentes IA. Los desarrolladores pueden definir integraciones de herramientas personalizadas, configurar plantillas de prompts y mantener el estado y memoria del agente a través de sesiones. El framework soporta la orquestación de múltiples agentes en paralelo, manejo de flujos conversacionales complejos e integración de servicios externos. Facilita el despliegue mediante Uvicorn u otros servidores ASGI y ofrece extensibilidad con módulos de plugins, permitiendo crear rápidamente agentes IA específicos para diferentes dominios y casos de uso.

Arenas está diseñado para agilizar el ciclo de vida de desarrollo de agentes impulsados por LLM. Los desarrolladores pueden definir perfiles de agentes, integrar APIs y herramientas externas como plugins, y componer flujos de trabajo de múltiples pasos usando un DSL flexible. El marco gestiona la memoria de la conversación, el manejo de errores y el registro, habilitando pipelines RAG robustos y colaboración multi-agente. Con una interfaz de línea de comandos y API REST, los equipos pueden prototipar agentes localmente y desplegarlos como microservicios o aplicaciones en contenedores. Arenas soporta proveedores LLM populares, ofrece paneles de monitorización e incluye plantillas integradas para casos de uso comunes. Esta arquitectura flexible reduce código repetitivo y acelera el tiempo de lanzamiento de soluciones basadas en IA en dominios como compromiso con clientes, investigación y procesamiento de datos.

Build with ADK simplifica la creación de agentes de IA proporcionando una herramienta CLI de scaffolding, definiciones de flujo de trabajo, módulos de integración LLM, utilidades de prueba, registro y soporte para despliegue. Los desarrolladores pueden inicializar proyectos de agentes, seleccionar modelos IA, configurar prompts, conectar herramientas o APIs externas, realizar pruebas locales y llevar sus agentes a producción o plataformas de contenedores, todo con comandos sencillos. La arquitectura modular permite extender fácilmente con plugins y soporta múltiples lenguajes de programación para máxima flexibilidad.

Chipper es una biblioteca de componentes React de código abierto diseñada para simplificar la creación de interfaces conversacionales impulsadas por grandes modelos de lenguaje. Ofrece streaming en tiempo real de respuestas IA, gestión integrada del contexto e historial, soporte para múltiples agentes en un solo chat, adjuntos de archivos y personalización de temas. Los desarrolladores pueden integrar cualquier backend LLM mediante props sencillas, ampliar con plugins y aplicar estilos usando CSS-in-JS para una marca coherente y diseños receptivos.

Co-Sight es un marco de trabajo de IA de código abierto que simplifica el desarrollo y despliegue de soluciones de análisis de video en tiempo real. Proporciona módulos para la ingestión de datos de video, preprocesamiento, entrenamiento de modelos y inferencia distribuida en edge y en la nube. Con soporte integrado para detección de objetos, clasificación, seguimiento y orquestación de pipelines, Co-Sight garantiza procesamiento de baja latencia y alto rendimiento. Su diseño modular se integra con bibliotecas populares de aprendizaje profundo y escala sin problemas usando Kubernetes. Los desarrolladores pueden definir pipelines mediante YAML, desplegar con Docker y monitorear el rendimiento a través de un panel web. Co-Sight permite a los usuarios construir aplicaciones avanzadas de visión para vigilancia urbana, transporte inteligente e inspección de calidad industrial, reduciendo el tiempo de desarrollo y la complejidad operativa.

Fetch.ai es una plataforma de código abierto y un kit de desarrollo de software diseñado para construir agentes autónomos que representan gemelos digitales en una red descentralizada. Ofrece SDK en Python y Rust, un Marco Económico Abierto (OEF) para el descubrimiento de pares, y una integración fluida con su libro mayor para transacciones seguras. Los desarrolladores pueden definir habilidades personalizadas para sus agentes, como creación de mercado, provisión de datos o licitación de tareas, y desplegarlas en testnets o mainnets. Los agentes de Fetch.ai comunican, negocian y ejecutan contratos inteligentes de forma autónoma, facilitando una poderosa coordinación multi-agente para cadenas de suministro, ecosistemas IoT, servicios de movilidad, redes eléctricas y más.

JaCaMo ofrece un entorno unificado para diseñar y ejecutar sistemas multiagente (MAS) integrando tres componentes principales: el lenguaje de programación de agentes Jason para agentes basados en BDI, CArtAgO para modelado del entorno con artefactos, y Moise para definir estructuras organizacionales y roles. Los desarrolladores pueden escribir planes de agentes, definir artefactos con operaciones y organizar grupos de agentes bajo marcos normativos. La plataforma incluye herramientas para simulación, depuración y visualización de interacciones MAS. Con soporte para ejecución distribuida, repositorios de artefactos y comunicación flexible, JaCaMo permite prototipado rápido y investigaciones en áreas como inteligencia en enjambre, robótica colaborativa y toma de decisiones distribuidas. Su diseño modular asegura escalabilidad y extensibilidad en proyectos académicos e industriales.

ExampleAgent es un kit de herramientas centrado en desarrolladores para acelerar la creación de asistentes impulsados por IA. Se integra directamente con los modelos GPT de OpenAI para gestionar comprensión y generación de lenguaje natural, y ofrece un sistema plug-in para añadir herramientas o APIs personalizadas. El marco gestiona el contexto de conversación, la memoria y el manejo de errores, permitiendo que los agentes realicen recuperación de información, automatización de tareas y flujos de trabajo de toma de decisiones. Con plantillas de código claras, documentación y ejemplos, los equipos pueden crear rápidamente agentes específicos para dominios en chatbots, extracción de datos, programación, y más.

FMAS (Sistema Multiagente Flexible) es una biblioteca de código abierto en Python para construir, ejecutar y visualizar simulaciones multiagente. Puede definir agentes con lógica de decisión personalizada, configurar un modelo de entorno, establecer canales de mensajería para comunicación y ejecutar simulaciones escalables. FMAS ofrece ganchos para monitorear el estado del agente, depurar interacciones y exportar resultados. Su arquitectura modular soporta plugins para visualización, recopilación de métricas e integración con fuentes de datos externas, lo que lo hace ideal para investigación, educación y prototipos del mundo real de sistemas autónomos.

GenAI Agents SDK es una biblioteca Python de código abierto diseñada para ayudar a los desarrolladores a crear agentes de IA auto-dirigidos utilizando grandes modelos de lenguaje. Ofrece una plantilla de agente central con módulos plug-in para almacenamiento de memoria, interfaces de herramientas, estrategias de planificación y ciclos de ejecución. Puedes configurar los agentes para llamar a APIs externas, leer/escribir archivos, realizar búsquedas o interactuar con bases de datos. Su diseño modular garantiza una fácil personalización, desarrollo rápido de prototipos e integración sin problemas de nuevas capacidades, permitiendo crear aplicaciones de IA dinámicas y autónomas que razonan, planifican y actúan en escenarios del mundo real.

El motor de integración LLM a MCP es un marco de código abierto diseñado para integrar modelos de lenguaje grandes (LLMs) con varias plataformas de comunicación de mensajería (MCPs). Proporciona adaptadores para APIs de LLM como OpenAI y Anthropic, y conectores para plataformas de chat como Slack, Discord y Telegram. El motor gestiona el estado de la sesión, enriquece el contexto y enruta mensajes bidireccionalmente. Su arquitectura basada en plugins permite a los desarrolladores ampliar el soporte a nuevos proveedores y personalizar la lógica empresarial, acelerando la implementación de agentes de IA en entornos de producción.

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.

NavGround Learning proporciona una caja de herramientas completa para desarrollar y evaluar agentes de aprendizaje por refuerzo en tareas de navegación. Soporta simulaciones multi-agente, modelado de colisiones, y sensores y actuadores personalizables. Los usuarios pueden elegir entre plantillas de políticas predefinidas o implementar arquitecturas personalizadas, entrenar con algoritmos RL de última generación y visualizar métricas de rendimiento. Su integración con OpenAI Gym y Stable Baselines3 simplifica la gestión de experimentos, mientras que las herramientas de registro y visualización integradas permiten un análisis profundo del comportamiento del agente y la dinámica de entrenamiento.

Swarms funciona como un marco centrado en Python y una interfaz web, permitiendo a los usuarios configurar agentes individuales con roles específicos, gestión de memoria y prompts personalizados. Los usuarios definen las interacciones de los agentes mediante un constructor de flujo visual o configuración YAML, orquestando árboles de decisión complejos, debates y tareas colaborativas. La plataforma soporta integración de plugins para consultas de datos, acceso a bases de conocimiento y llamadas a APIs de terceros. Tras el despliegue, Swarms proporciona monitoreo en tiempo real de la actividad de los agentes, métricas de rendimiento y registros. Se escala horizontalmente usando herramientas de orquestación de containers, permitiendo simulaciones IA a gran escala, arquitecturas de control robótico o automatizaciones de workflows inteligentes. La arquitectura de código abierto garantiza extensibilidad, mejoras comunitarias y opciones de hosting propio para control completo de los datos.

WanderMind ofrece una arquitectura modular para construir agentes AI autoguiados. Gestiona un almacenamiento de memoria persistente para mantener el contexto entre sesiones, se integra con herramientas y APIs externas para funciones extendidas, y orquesta razonamientos de múltiples pasos mediante planificadores personalizables. Los desarrolladores pueden conectar diferentes proveedores LLM, definir tareas asíncronas y extender el sistema con nuevos adaptadores de herramientas. Este marco acelera la experimentación con flujos de trabajo autónomos, permitiendo aplicaciones desde la exploración de ideas hasta asistentes de investigación automatizados sin una sobrecarga significativa de ingeniería.