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.

CrewAI ofrece un espacio de trabajo impulsado por IA para diseñar, entrenar y desplegar trabajadores digitales sin escribir una línea de código. Los usuarios graban sus interacciones manuales en la web una sola vez, y luego el motor de CrewAI generaliza y repite los pasos según sea necesario. Los trabajadores digitales pueden autenticarse, scrapear datos, completar formularios, tomar decisiones según condiciones y conectarse a servicios externos vía API. Esto acelera la automatización de procesos para alcance comercial, informes de datos y flujos administrativos, escalando tareas en equipos garantizando fiabilidad y cumplimiento.

FlowOps proporciona un entorno visual sin código donde los usuarios definen agentes IA como flujos de trabajo secuenciales. Con su constructor intuitivo de arrastrar y soltar, se pueden ensamblar módulos para interacciones LLM, consultas a almacenes vectoriales, llamadas API externas y ejecución de código personalizado. Las funciones avanzadas incluyen ramas condicionales, bucles y manejo de errores para construir pipelines robustos. Se integra con proveedores LLM populares (OpenAI, Anthropic), bases de datos (Pinecone, Weaviate) y servicios REST. Una vez diseñado, los flujos de trabajo pueden desplegarse inmediatamente como APIs escalables con monitoreo, registro y control de versiones integrados. Las herramientas de colaboración permiten a los equipos compartir y mejorar los diseños de agentes. FlowOps es ideal para crear chatbots, extractores automáticos de documentos, flujos de análisis de datos y procesos de negocio alimentados por IA sin escribir código de infraestructura.

Binome ofrece un constructor de flujo visual donde ensamblas pipelines de agentes de IA arrastrando y soltando bloques para llamadas a LLM, integraciones API, consultas a bases de datos y lógica condicional. Soporta los principales proveedores de modelos (OpenAI, Anthropic, Mistral), sistemas de memoria y recuperación, programación, manejo de errores y monitoreo. Los desarrolladores pueden versionar, probar y desplegar flujos como endpoints REST o webhooks, escalar fácilmente y colaborar en equipo. Conecta las capacidades de LLM con datos empresariales, facilitando prototipos rápidos y automatización de nivel producción.

Landbot es una plataforma de chatbot sin código diseñada para ayudar a las empresas a crear experiencias de conversación interactivas y atractivas con facilidad. Usando su constructor visual, los usuarios pueden configurar flujos de trabajo automatizados con lógica condicional, fórmulas y contenido rico sin necesidad de escribir una sola línea de código. Soporta el despliegue en diversos canales, incluyendo sitios web, WhatsApp y otras plataformas de mensajería populares, mejorando el compromiso y la satisfacción del cliente.

Nefi.ai es una plataforma basada en la nube para diseñar, entrenar y orquestar agentes impulsados por IA sin necesidad de programar. Ofrece un lienzo visual para ensamblar bloques como módulos LLM, recuperación en base de datos vectorial, llamadas API externas, lógica condicional y repositorios de memoria. Los agentes pueden entrenarse con documentos personalizados o enlazarse con datos empresariales. Una vez construidos, se despliegan como chatbots, asistentes por correo electrónico o tareas programadas. Las funciones avanzadas incluyen paneles de monitoreo, control de versiones, gestión de accesos por roles y integraciones con Slack, Teams y Zapier.

Pipe Pilot es una herramienta de código abierto que permite a los desarrolladores construir, visualizar y gestionar pipelines de IA en Python. Ofrece una API declarativa o configuración YAML para encadenar tareas como generación de texto, clasificación, enriquecimiento de datos y llamadas API REST. Los usuarios pueden implementar ramas condicionales, bucles, reintentos y manejadores de errores para crear flujos de trabajo resistentes. Pipe Pilot mantiene el contexto de ejecución, registra cada paso y admite modos de ejecución en paralelo o secuenciales. Se integra con los principales proveedores de LLM, funciones personalizadas y servicios externos, siendo ideal para automatizar informes, chatbots, procesamiento inteligente de datos y aplicaciones IA complejas en múltiples etapas.

En el núcleo de AGIFlow, una interfaz intuitiva permite a los usuarios ensamblar agentes IA en flujos de trabajo dinámicos, definiendo disparadores, lógica condicional y intercambios de datos entre agentes. Cada nodo de agente puede ejecutar código personalizado, llamar a APIs externas o aprovechar modelos preconstruidos para tareas de procesamiento de lenguaje natural, visión o datos. Con conectores integrados a bases de datos populares, servicios web y plataformas de mensajería, AGIFlow simplifica la integración y orquestación entre sistemas. La gestión de versiones y las funciones de retroceso permiten a los equipos iterar rápidamente, mientras que los registros en tiempo real, paneles de métricas y alertas aseguran transparencia y confiabilidad. Tras probar los flujos, estos pueden desplegarse en infraestructura en la nube escalable, con opciones de programación, permitiendo automatizar procesos complejos como generación de informes, enrutamiento de soporte al cliente o flujos de investigación.

TreeInstruct ofrece un marco para construir pipelines jerárquicos de prompts basados en árboles de decisión para grandes modelos lingüísticos. Los usuarios pueden definir nodos que representan prompts o llamadas a funciones, establecer ramas condicionales en función de la salida del modelo y ejecutar el árbol para guiar flujos de trabajo complejos. Es compatible con integración con OpenAI y otros proveedores de LLM, ofreciendo registro, manejo de errores y parámetros de nodos personalizables para garantizar transparencia y flexibilidad en interacciones de múltiples turnos.

En su núcleo, DAGent representa los flujos de trabajo de agentes como un grafo acíclico dirigido de nodos, donde cada nodo puede encapsular una llamada a LLM, función personalizada o herramienta externa. Los desarrolladores definen explicitamente dependencias de tareas, permitiendo ejecución paralela y lógica condicional, mientras que el framework gestiona la programación, el paso de datos y la recuperación de errores. DAGent también proporciona herramientas de visualización integradas para inspeccionar la estructura y el flujo de ejecución del DAG, mejorando la depuración y la trazabilidad. Con tipos de nodos extensibles, soporte de plugins y una integración fluida con proveedores LLM populares, DAGent capacita a los equipos para construir aplicaciones de IA complejas y de múltiples pasos, como pipelines de datos, agentes conversacionales y asistentes de investigación automatizados, con mínimo código repetitivo. Su enfoque en modularidad y transparencia lo hace ideal para orquestación escalable de agentes en entornos experimentales y de producción.

Devon ofrece una suite completa de herramientas para definir, orquestar y ejecutar agentes autónomos dentro de aplicaciones Python. Los usuarios pueden definir metas del agente, especificar tareas que se puedan llamar y encadenar acciones basadas en lógica condicional. Gracias a su integración fluida con modelos de lenguaje como GPT y almacenes vectoriales locales, los agentes ingieren e interpretan entradas del usuario, recuperan conocimientos contextuales y generan planes. El marco soporta memoria a largo plazo mediante backends de almacenamiento modulares, permitiendo a los agentes recordar interacciones pasadas. Componentes integrados de monitorización y registro permiten el seguimiento en tiempo real del rendimiento del agente, mientras que una CLI y SDK facilitan un desarrollo y despliegue rápidos. Es adecuado para automatizar soporte al cliente, pipelines de análisis de datos y operaciones comerciales rutinarias, acelerando la creación de trabajadores digitales escalables.

Drive Flow es un marco flexible que capacita a los desarrolladores para diseñar flujos de trabajo impulsados por IA definiendo secuencias de pasos. Cada paso puede invocar modelos de lenguaje grandes (LLMs), ejecutar funciones personalizadas o interactuar con memoria persistente almacenada en MemoDB. El framework soporta lógica de ramificación compleja, bucles, ejecución paralela de tareas y manejo dinámico de entradas. Desarrollado en TypeScript, usa un DSL declarativo para especificar los flujos, permitiendo una clara separación de la lógica de orquestación. Drive Flow también proporciona manejo de errores integrado, estrategias de reintentos, seguimiento del contexto de ejecución y un registro extenso. Los casos principales de uso incluyen asistentes de IA, procesamiento automatizado de documentos, automatización de soporte al cliente y sistemas de decisión en múltiples etapas. Al abstraer la orquestación, Drive Flow agiliza el desarrollo y simplifica el mantenimiento de aplicaciones de IA.

enhance_llm proporciona un marco modular para orquestar las llamadas a grandes modelos de lenguaje en secuencias definidas, permitiendo a los desarrolladores enlazar prompts, integrar herramientas o APIs externas, gestionar el contexto conversacional e implementar lógica condicional. Soporta múltiples proveedores LLM, plantillas de prompts personalizadas, ejecución asíncrona, manejo de errores y gestión de memoria. Al abstraer la interacción con LLM, enhance_llm simplifica el desarrollo de aplicaciones similares a agentes, como asistentes automáticos, bots de procesamiento de datos y sistemas de razonamiento de múltiples pasos, facilitando la construcción, depuración y ampliación de flujos de trabajo sofisticados.

FastGPT funciona como un marco integral para el desarrollo y despliegue de agentes de IA, diseñado para simplificar la creación de aplicaciones inteligentes basadas en el conocimiento. Integra conectores de datos para ingestar documentos, bases de datos y APIs, realiza preprocesamiento y embeddings, y llama a modelos locales o en la nube para inferencia. Un motor de generación aumentada por recuperación (RAG) permite una recuperación dinámica del conocimiento, mientras que un editor visual de flujos drag-and-drop permite a los usuarios orquestar workflows de múltiples pasos con lógica condicional. FastGPT soporta prompts personalizados, ajuste de parámetros y interfaces de plugins para ampliar funcionalidades. Puedes desplegar agentes como servicios web, chatbots o endpoints API, con paneles de monitoreo y opciones de escalamiento.

Formvox es una plataforma diseñada para simplificar la creación de formularios y encuestas en línea seguros. Ofrece una interfaz fácil de usar que permite construir formularios rápidamente con una funcionalidad de arrastrar y soltar. La plataforma garantiza que los formularios sean compatibles con dispositivos móviles e incluye opciones de personalización avanzadas como lógica condicional y notificaciones personalizadas. Además, Formvox proporciona herramientas robustas de análisis e informes, asegurando que pueda gestionar y analizar los datos recopilados de manera efectiva.