ByteChef ofrece una arquitectura modular para construir, probar y desplegar agentes IA. Los desarrolladores definen perfiles de agentes, adjuntan plugins de habilidades personalizadas y orquestan flujos de trabajo multi-agente mediante un IDE web visual o SDK. Se integra con principales proveedores de LLM (OpenAI, Cohere, modelos auto-hospedados) y APIs externas. Herramientas integradas de depuración, registros y monitoreo facilitan las iteraciones. Los proyectos pueden desplegarse como servicios Docker o funciones sin servidor, permitiendo agentes IA escalables y listos para producción para soporte al cliente, análisis de datos y automatización.

Cerebellum ofrece una plataforma modular donde los desarrolladores definen agentes usando planes declarativos compuestos por pasos secuenciales o llamadas a herramientas. Cada plan puede llamar a herramientas integradas o personalizadas, como conectores API, recuperadores o procesadores de datos, a través de una interfaz unificada. Los módulos de memoria permiten a los agentes almacenar, recuperar y olvidar información entre sesiones, habilitando interacciones contextuales y con estado. Se integra con modelos de gran tamaño populares (OpenAI, Hugging Face), soporta el registro de herramientas personalizadas y cuenta con un motor de ejecución basado en eventos para control en tiempo real. Con registros, manejo de errores y hooks de plugins, Cerebellum aumenta la productividad y facilita el desarrollo rápido de agentes para automatización, asistentes virtuales y aplicaciones de investigación.

Deerflow ofrece una interfaz visual donde los usuarios pueden ensamblar flujos de trabajo IA a partir de componentes modulares—procesadores de entrada, ejecutores de modelos LLM o modelos, lógica condicional y manejadores de salida. Los conectores listos para usar te permiten extraer datos de bases de datos, APIs o almacenamientos de documentos, y pasar los resultados a uno o más modelos IA en secuencia. Las herramientas integradas manejan registros, recuperación de errores y seguimiento de métricas. Una vez configurados, los flujos de trabajo pueden ser probados de forma interactiva y desplegados como endpoints REST o disparadores basados en eventos. Un panel proporciona información en tiempo real, historial de versiones, alertas y funciones de colaboración en equipo, facilitando la iteración, escalado y mantenimiento de agentes IA en producción.

Rawr Agent es un framework modular y de código abierto en Python que permite a los desarrolladores construir agentes AI autónomos mediante la orquestación de flujos de trabajo complejos de interacciones con LLM. Basado en LangChain, permite definir secuencias de tareas a través de configuraciones en YAML o código Python, integrando herramientas como API web, consultas a bases de datos y scripts personalizados. Incluye componentes de memoria para almacenar historial conversacional y embeddings vectoriales, mecanismos de caché para optimizar llamadas repetidas y una gestión robusta de registros y errores para monitorizar el comportamiento del agente. Su arquitectura extensible permite agregar herramientas y adaptadores personalizados, siendo adecuado para tareas como investigación automatizada, análisis de datos, generación de informes y chatbots interactivos. Con una API sencilla, los equipos pueden prototipar y desplegar rápidamente agentes inteligentes para diversas aplicaciones.

AgentLab es un marco de ServiceNow para crear agentes de IA — también llamados trabajadores digitales — utilizando un editor visual de arrastrar y soltar. Los usuarios vinculan grandes modelos de lenguaje con tablas de ServiceNow, definen intenciones y acciones, y orquestan flujos de trabajo para tareas como resolución de incidentes, aprobaciones de cambios y recuperación de conocimientos. Los agentes se pueden probar en sandbox integrados, versionar y monitorear en tiempo real. Con conectores a APIs externas y interfaces de chat, AgentLab permite desplegar en portales, Microsoft Teams y Slack. La plataforma ofrece controles de gobernanza, registros de auditoría y paneles analíticos para garantizar cumplimiento y rendimiento a gran escala.

10x Rules es un marco completo de agentes IA que permite a las organizaciones construir y desplegar agentes inteligentes basados en conjuntos de reglas personalizadas y lógica empresarial. Definiendo desencadenantes, condiciones y acciones a través de una interfaz intuitiva, los usuarios pueden instruir a los agentes IA para realizar tareas como extraer datos de documentos, evaluar leads, enviar correos electrónicos personalizados y actualizar registros CRM. La plataforma se integra fluidamente con servicios populares mediante conectores preconstruidos, soporta monitorización en tiempo real y depuración, y proporciona análisis del rendimiento de los agentes. Tanto usuarios técnicos como no técnicos pueden agilizar flujos de trabajo repetitivos, reducir errores manuales y acelerar operaciones con automatización impulsada por IA.

AI_RAG ofrece una solución modular de generación aumentada por recuperación que combina indexación de documentos, búsqueda vectorial, generación de incrustaciones y composición de respuestas impulsada por LLM. Los usuarios preparan corpus de documentos de texto, conectan un almacén vectorial como FAISS o Pinecone, configuran los endpoints de incrustación y LLM, y ejecutan el proceso de indexación. Cuando llega una consulta, AI_RAG recupera los pasajes más relevantes, los alimenta junto con el prompt en el modelo de lenguaje elegido y devuelve una respuesta contextualizada. Su diseño extensible permite conectores personalizados, soporte para múltiples modelos y control fino sobre parámetros de recuperación y generación, ideal para bases de conocimiento y agentes conversacionales avanzados.

Orra.dev es una plataforma completa para crear agentes de IA diseñada para simplificar todo el ciclo de vida de asistentes inteligentes. Combinando un constructor visual de flujos de trabajo con integraciones sin fisuras a los principales proveedores de LLM y sistemas empresariales, Orra.dev permite a los equipos prototipar lógica de conversación, refinar comportamientos de agentes y lanzar bots listos para producción en múltiples canales en minutos. Características incluyen plantillas preconstruidas para bots FAQ, asistentes de comercio electrónico y agentes de revisión de código, además de disparadores personalizables, conectores API y gestión de roles de usuario. Con suites de pruebas integradas, control de versiones colaborativo y paneles de rendimiento, las organizaciones pueden iterar en respuestas de agentes, monitorear interacciones de usuarios y optimizar flujos de trabajo en base a datos en tiempo real, acelerando despliegues y reduciendo costos de mantenimiento.