LLM-Agent proporciona una arquitectura estructurada para construir agentes inteligentes usando LLMs. Incluye un conjunto de herramientas para definir herramientas personalizadas, módulos de memoria para preservar el contexto y ejecutores que orquestan cadenas complejas de acciones. Los agentes pueden llamar API, ejecutar procesos locales, consultar bases de datos y gestionar el estado de conversación. Las plantillas de prompts y los hooks de plugins permiten ajustar el comportamiento del agente. Diseñado para la extensibilidad, LLM-Agent soporta añadir nuevas interfaces de herramientas, evaluadores personalizados y rutas dinámicas de tareas, permitiendo investigación automatizada, análisis de datos, generación de código y más.

SquadflowAI Studio permite a los usuarios componer visualmente agentes AI definiendo roles, tareas y comunicaciones entre agentes. Los agentes pueden ser encadenados para manejar procesos complejos de múltiples pasos—consultando bases de datos o API, realizando acciones y transmitiendo contexto entre sí. La plataforma admite extensiones mediante plugins, depuración en tiempo real y registros paso a paso. Los desarrolladores configuran indicaciones, gestionan estados de memoria y establecen lógica condicional sin código repetitivo. Se admiten modelos de OpenAI, Anthropic y locales. Los equipos pueden desplegar flujos de trabajo mediante endpoints REST o WebSocket, monitorear métricas de rendimiento y ajustar comportamientos de agentes a través de un panel centralizado.

Anti-Agent-Agent proporciona un marco programable para generar agentes de IA tanto adversariales como defensivos para modelos conversacionales. Automatiza la creación de prompts, la simulación de escenarios y el escaneo de vulnerabilidades, produciendo informes de seguridad detallados y métricas. La herramienta soporta integración con proveedores populares de LLM como OpenAI y entornos locales de modelos. Los desarrolladores pueden definir plantillas personalizadas de prompts, controlar roles de agentes y programar pruebas periódicas. El marco registra cada interacción, destaca posibles debilidades y recomienda pasos de remediación para fortalecer la defensa del agente de IA, ofreciendo una solución completa para pruebas adversariales y evaluación de resiliencia en despliegues de chatbots y asistentes virtuales.

Promptsio es una biblioteca integral que cuenta con más de 100 prompts de IA específicamente diseñados para Chat-GPT de OpenAI. Esta plataforma tiene como objetivo simplificar el proceso de ingeniería de prompts al proporcionar prompts listos para usar que se adaptan a diversas aplicaciones. Ya sea que seas un desarrollador, un comercializador o simplemente una persona curiosa, Promptsio te ayuda a generar prompts efectivos para mejorar las interacciones con la IA, aumentando la productividad y la creatividad.

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.