CityLearn proporciona una plataforma de simulación modular para la investigación en gestión energética usando aprendizaje por refuerzo. Los usuarios pueden definir agrupaciones de edificios multi-zona, configurar sistemas HVAC, unidades de almacenamiento y fuentes renovables, y luego entrenar agentes RL frente a eventos de respuesta a la demanda. El entorno expone observaciones de estado como temperaturas, perfiles de carga y precios de energía, mientras que las acciones controlan puntos de consigna y despachos de almacenamiento. Una API de recompensas flexible permite métricas personalizadas, como ahorros en costos o reducción de emisiones, y las utilidades de registro soportan análisis de rendimiento. CityLearn es ideal para benchmarking, aprendizaje por currículo y desarrollo de nuevas estrategias de control en un marco de investigación reproducible.

El Dynamic Multi-Agent RAG Pathway ofrece una arquitectura modular donde cada agente maneja tareas específicas — como recuperación de documentos, búsqueda vectorial, resumen de contexto o generación — mientras un orquestador central enruta dinámicamente entradas y salidas entre ellos. Los desarrolladores pueden definir agentes personalizados, ensamblar pipelines mediante archivos de configuración sencillos y aprovechar soporte integrado para registro, monitoreo y plugins. Este marco acelera el desarrollo de soluciones RAG complejas, permitiendo la descomposición adaptativa de tareas y el procesamiento paralelo para mejorar el rendimiento y la precisión.

Eliza es un marco de conversación ligero y de código abierto que simula a un psicoterapeuta mediante reconocimiento de patrones y plantillas de scripts. Los desarrolladores pueden definir scripts, patrones y variables de memoria personalizadas para adaptar respuestas y flujos de conversación. Funciona en cualquier navegador moderno o entorno WebView, soporta múltiples sesiones y registra las interacciones para análisis. Su arquitectura extensible permite integrar en páginas web, aplicaciones móviles o wrappers de escritorio, haciendo que sea una herramienta versátil para educación, investigación, desarrollo de prototipos e instalaciones interactivas.

El simulador de dos agentes F1Tenth es un marco de simulación especializado construido sobre ROS y Gazebo para emular dos vehículos autónomos a escala 1/10 compitiendo o cooperando en pistas personalizadas. Soporta física realista del modelado de neumáticos, emulación de sensores, detección de colisiones y registro de datos. Los usuarios pueden integrar sus propios algoritmos de planificación y control, ajustar parámetros de los agentes y ejecutar escenarios uno contra uno para evaluar el rendimiento, la seguridad y las estrategias de coordinación en condiciones controladas.

Firebase GenKit es un marco para desarrolladores que simplifica la creación de funciones de IA generativa usando los servicios de Firebase. Incluye plantillas de Cloud Functions para invocar LLMs, desencadenantes Firestore para registrar y gestionar prompts/respuestas, integración de autenticación, y componentes UI front-end para chat y generación de contenido. Diseñado para escalabilidad sin servidor, GenKit permite conectar su proveedor LLM preferido (por ejemplo, OpenAI) y configuraciones del proyecto Firebase, habilitando flujos de trabajo de IA completos sin gestión de infraestructura pesada.

MultiAgentPuzzleSolver proporciona un entorno modular donde agentes de IA independientes trabajan juntos para resolver rompecabezas como fichas deslizantes, Cubo de Rubik y cuadrículas lógicas. Los agentes comparten información de estado, negocian asignaciones de subtareas y aplican diversas heurísticas para explorar el espacio de soluciones más eficazmente que los enfoques de un solo agente. Los desarrolladores pueden integrar nuevos comportamientos de agentes, personalizar protocolos de comunicación y añadir definiciones de rompecabezas. El marco incluye herramientas para visualización en tiempo real, recopilación de métricas de rendimiento y automatización de experimentos. Es compatible con Python 3.8+, bibliotecas estándar y conjuntos de herramientas ML populares para una integración fluida en proyectos de investigación.

PromptHub está diseñado para optimizar el proceso de ingeniería de prompts para modelos de IA. La plataforma ofrece una interfaz fácil de usar, robustas capacidades de versionado y registro, y una API sencilla. Esta herramienta integral ayuda a los equipos a organizar, probar y refinar sus prompts de manera más eficiente, permitiendo iteraciones más rápidas y mejores resultados. Al eliminar la necesidad de soluciones personalizadas, PromptHub permite a los usuarios centrarse en la creatividad y la innovación, convirtiéndolo en una herramienta esencial para ingenieros de prompts, fundadores y cualquier persona involucrada en el desarrollo de modelos de IA.

TinyAgent es un constructor de agentes de IA de bajo código que permite a cualquier persona diseñar, probar y desplegar agentes inteligentes. Define indicaciones personalizadas, integra APIs externas o fuentes de datos y configura la memoria del agente para mantener el contexto. Una vez configurados, los agentes se pueden usar a través de una interfaz de chat web, extensión de Chrome o código incrustado. Con análisis y registro, puedes monitorear el rendimiento y realizar iteraciones rápidamente. TinyAgent simplifica tareas repetitivas como generación de informes, clasificación de correos electrónicos y cualificación de prospectos, reduciendo el trabajo manual y aumentando la productividad del equipo.

MultiAgentModel proporciona una API unificada para definir entornos personalizados y clases de agentes para escenarios multiagentes. Los desarrolladores pueden especificar espacios de observación y acción, estructuras de recompensa y canales de comunicación. La compatibilidad con algoritmos RL populares como PPO, DQN y A2C permite entrenar con una configuración mínima. Las herramientas de visualización en tiempo real ayudan a monitorear las interacciones de los agentes y las métricas de rendimiento. La arquitectura modular garantiza una fácil integración de nuevos algoritmos y módulos personalizados. También incluye un sistema de configuración flexible para ajuste de hiperparámetros, utilidades de registro para seguimiento de experimentos y compatibilidad con entornos OpenAI Gym para portabilidad sin problemas. Los usuarios pueden colaborar en entornos compartidos y reproducir sesiones registradas para análisis.

AgentSimJS está diseñada para simplificar la creación y ejecución de modelos escalables basados en agentes en JavaScript. Con su arquitectura modular, los desarrolladores pueden definir agentes con estados personalizados, sensores, funciones de decisión y actuadores, y luego integrarlos en entornos dinámicos parametrizados por variables globales. El marco orquesta simulaciones con pasos discretos en el tiempo, gestiona mensajes basados en eventos entre agentes y registra datos de interacción para análisis. Los módulos de visualización soportan renderizado en tiempo real usando HTML5 Canvas o bibliotecas externas, mientras que los plugins permiten integración con herramientas estadísticas. AgentSimJS funciona tanto en navegadores modernos como en Node.js, siendo adecuado para aplicaciones web interactivas, investigación académica, herramientas educativas y prototipado rápido en inteligencia colectiva, dinámica de multitudes o experimentos de IA distribuida.

AI Receptionist es una aplicación web basada en Python y Flask que integra los modelos GPT de OpenAI y la API de Google Calendar para actuar como un agente virtual de recepción. Los visitantes interactúan a través de un widget de chat o interfaz de voz, recibiendo respuestas instantáneas a las FAQs, información personalizada sobre servicios y una programación de reuniones fluida. El sistema registra detalles de los visitantes, envía notificaciones por email y mantiene un historial de interacciones buscable. Soporta configuración de scripts de saludo personalizados, seguimientos automáticos y respuestas multilingües, siendo una solución adaptable para startups, clínicas, espacios de coworking y oficinas remotas que buscan una automatización moderna y escalable de la recepción.

ProficientAI Agent Framework es una solución integral para diseñar y desplegar agentes de IA avanzados. Permite a los usuarios definir comportamientos personalizados del agente mediante definiciones modulares de herramientas y especificaciones de funciones, asegurando una integración perfecta con APIs y servicios externos. El subsistema de gestión de memoria proporciona almacenamiento de contexto a corto y largo plazo, permitiendo conversaciones coherentes en múltiples turnos. Los desarrolladores pueden cambiar fácilmente entre diferentes modelos de lenguaje o combinarlos para tareas específicas. Las herramientas integradas de monitoreo y registro ofrecen información sobre el rendimiento y las métricas de uso del agente. Ya sea que esté construyendo bots de atención al cliente, asistentes de búsqueda de conocimiento o flujos de trabajo de automatización, ProficientAI simplifica toda la cadena — desde el prototipo hasta la producción, garantizando escalabilidad y fiabilidad.

El Marco de Simulación de Agentes LLM permite diseñar, ejecutar y analizar entornos simulados donde agentes autónomos interactúan mediante grandes modelos de lenguaje. Los usuarios pueden registrar múltiples instancias de agentes, asignar instrucciones y roles personalizables, y especificar canales de comunicación como paso de mensajes o estado compartido. El marco coordina ciclos de simulación, recopila registros y calcula métricas como frecuencia de turnos, latencia de respuesta y tasas de éxito. Soporta integración sin problemas con OpenAI, Hugging Face y LLM locales. Los investigadores pueden crear escenarios complejos — negociaciones, asignación de recursos o resolución colaborativa de problemas — para observar comportamientos emergentes. La arquitectura de plugins extensible permite añadir nuevos comportamientos de agentes, restricciones del entorno o módulos de visualización, fomentando experimentos reproducibles.

SyntropAI es una biblioteca de Python orientada al desarrollador diseñada para simplificar la construcción de agentes de IA autónomos. Proporciona una arquitectura modular con componentes centrales para la gestión de memoria, integración de herramientas y API, abstracción del backend LLM y un motor de planificación que orquesta flujos de trabajo de múltiples pasos. Los usuarios pueden definir herramientas personalizadas, configurar memoria persistente o de corto plazo y seleccionar entre proveedores LLM soportados. SyntropAI también incluye hooks de registro y monitoreo para rastrear decisiones del agente. Sus módulos de instalación rápida permiten a los equipos iterar rápidamente en comportamientos del agente, siendo ideal para chatbots, asistentes de conocimiento, bots de automatización de tareas y prototipos de investigación.

Adorable es un marco de bajo código que permite a desarrolladores y empresas crear agentes IA autónomos capaces de navegar en la web, extraer datos, realizar llamadas API y gestionar flujos de trabajo programados. Los usuarios definen objetivos, disparadores y acciones a través de un panel web o SDK, luego prueban y despliegan los agentes en la nube o localmente. Adorable gestiona autenticación, reintentos en errores y registros, ofreciendo plantillas para casos comunes como scraping de web, alertas por email y monitoreo de redes sociales. Su panel presenta insights en tiempo real y controles de escalabilidad, reduciendo tiempo de desarrollo y carga operativa para tareas rutinarias de automatización.

AgentCrew está diseñado para simplificar la creación y gestión de agentes de IA mediante la abstracción de funciones comunes como el ciclo de vida del agente, la persistencia de memoria, la programación de tareas y la comunicación entre agentes. Los desarrolladores pueden definir perfiles de agentes personalizados, especificar activadores y condiciones, e integrar proveedores principales de LLM como OpenAI y Anthropic. El marco proporciona SDK en Python, herramientas CLI, puntos finales REST y un panel web intuitivo para monitorizar el rendimiento del agente. Las funciones de automatización de flujo permiten a los agentes trabajar en paralelo o en secuencia, intercambiar mensajes y registrar interacciones para auditoría y re-entrenamiento. La arquitectura modular soporta extensiones mediante plugins, permitiendo a las organizaciones adaptar la plataforma a diversos casos de uso, desde bots de servicio al cliente hasta asistentes de investigación automatizada y pipelines de extracción de datos.

Los agentes de IA para Piedra-Papel-Tijeras son un proyecto open-source en Python que demuestra cómo construir, entrenar y evaluar diferentes estrategias de IA—juego aleatorio, reconocimiento de patrones basado en reglas y aprendizaje por refuerzo (Q-learning)—en el juego clásico Piedra-Papel-Tijeras. Proporciona clases de agentes modulares, un motor de juego configurable, registro de rendimiento y utilidades de visualización. Los usuarios pueden intercambiar fácilmente agentes, ajustar parámetros de aprendizaje y explorar el comportamiento de IA en escenarios competitivos.

Blue Agent sirve como un conjunto completo de herramientas para construir agentes impulsados por IA en Node.js. Permite a los desarrolladores implementar el prompting en cadena para mejorar el razonamiento, integrar herramientas y API externas para funciones enriquecidas, y mantener la memoria de conversación para retención de contexto. El marco cuenta con un motor de planificación que secuencia tareas, un módulo de ejecución para realizar acciones y un registro integrado para rastrear decisiones del agente. Los desarrolladores pueden definir interfaces de herramientas personalizadas, orquestar flujos de trabajo de múltiples pasos y aprovechar llamadas a funciones para interactuar con servicios. La arquitectura modular de Blue Agent permite extensiones sin problemas con plugins y soporta herramientas de depuración para observar comportamientos del agente, haciendo que sea ideal para construir chatbots avanzados, asistentes autónomos y pipelines automatizados.