Langroid proporciona un marco de agentes integral que capacita a los desarrolladores para construir aplicaciones sofisticadas impulsadas por IA con la mínima carga. Presenta un diseño modular que permite personajes de agentes personalizados, memoria con estado para retener contexto y una integración fluida con grandes modelos de lenguaje (LLMs) como OpenAI, Hugging Face y endpoints privados. Las herramientas de Langroid permiten a los agentes ejecutar código, obtener datos de bases de datos, llamar a APIs externas y procesar entradas multimodales como texto, imágenes y audio. Su motor de orquestación gestiona flujos de trabajo asíncronos y llamadas a herramientas, mientras que el sistema de plugins facilita la extensión de capacidades de los agentes. Al abstraer interacciones complejas con LLMs y la gestión de memoria, Langroid acelera el desarrollo de chatbots, asistentes virtuales y soluciones de automatización para diversas necesidades industriales.

MixAgent proporciona una arquitectura plug-and-play que permite a los desarrolladores definir prompts, conectar múltiples backends LLM e incorporar herramientas externas (APIs, bases de datos o código). Orquesta los ciclos de planificación y ejecución, gestiona la memoria del agente para interacciones con estado y registra el cadena de razonamiento. Los usuarios pueden prototipar rápidamente asistentes, buscadores de datos o bots de automatización sin construir capas de orquestación desde cero, acelerando el despliegue del agente de IA.

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.

Bedrock Engineer proporciona a los desarrolladores una forma estructurada y modular de construir agentes de IA aprovechando modelos base de AWS Bedrock como Amazon Titan y Anthropic Claude. El kit incluye flujos de trabajo de ejemplo para recuperación de datos, análisis de documentos, razonamiento automatizado y planificación en múltiples pasos. Gestiona el contexto de sesión, se integra con AWS IAM para un acceso seguro y soporta plantillas de prompts personalizadas. Al abstraer código redundante, Bedrock Engineer acelera el desarrollo de chatbots, herramientas de resumen y asistentes inteligentes, ofreciendo escalabilidad y optimización de costos mediante infraestructura gestionada por AWS.

GoLC proporciona a los desarrolladores un conjunto completo de herramientas para construir cadenas de modelos de lenguaje y agentes en Go. En su núcleo, incluye gestión de cadenas, plantillas de respuesta personalizables e integración fluida con los principales proveedores de LLM. A través de cargadores de documentos y almacenes vectoriales, GoLC habilita la recuperación basada en incrustaciones, impulsando flujos de trabajo RAG. El marco soporta módulos de memoria con estado para contextos conversacionales y una arquitectura ligera de agentes para orquestar razonamiento de múltiples pasos y llamadas a herramientas. Su diseño modular permite integrar herramientas, fuentes de datos y manejadores de salida personalizados. Con rendimiento nativo de Go y dependencias mínimas, GoLC agiliza el desarrollo de pipelines de IA, siendo ideal para construir chatbots, asistentes de conocimiento, agentes de razonamiento automatizado y servicios de backend de nivel de producción en Go.

Practical AI Agents proporciona a los desarrolladores un marco completo y ejemplos listos para usar para construir agentes autónomos impulsados por grandes modelos de lenguaje. Muestra cómo integrar herramientas API (por ejemplo, navegadores web, bases de datos, funciones personalizadas), implementar memoria tipo RAG, gestionar el contexto de las conversaciones y realizar planificación dinámica. Los ejemplos pueden adaptarse para chatbots, asistentes de análisis de datos, scripts de automatización de tareas o herramientas de investigación. El repositorio incluye notebooks, Dockerfiles y archivos de configuración para facilitar la configuración y el despliegue en diferentes entornos.

Sharp-GPT permite a los desarrolladores de .NET crear agentes de IA robustos aprovechando atributos personalizados en interfaces para definir plantillas de solicitud, configurar modelos y gestionar la memoria conversacional. Ofrece salida en streaming para interacción en tiempo real, deserialización automática de JSON para respuestas estructuradas y soporte incorporado para estrategias de respaldo y registro. Con clientes HTTP plug-in y abstracción de proveedores, puedes cambiar fácilmente entre OpenAI, Azure u otros servicios LLM. Ideal para chatbots, generación de contenido, resumen, clasificación y más, Sharp-GPT reduce la cantidad de código repetitivo y acelera el desarrollo de agentes de IA en Windows, Linux o macOS.

En su núcleo, SpongeCake es una capa de abstracción de alto nivel sobre Langchain diseñada para acelerar el desarrollo de agentes IA. Ofrece soporte incorporado para registrar herramientas — como búsquedas web, conectores de bases de datos o APIs personalizadas —, gestionar plantillas de prompts y persistir la memoria de conversación. Con configuraciones tanto basadas en código como en YAML, los equipos pueden definir de forma declarativa comportamientos de agentes, encadenar flujos de trabajo de múltiples pasos y habilitar una selección dinámica de herramientas. La CLI incluida facilita pruebas locales, depuración y despliegue, haciendo que SpongeCake sea ideal para construir chatbots, automatizadores de tareas y asistentes específicos de dominio sin código repetitivo.

Agent Forge simplifica todo el ciclo de vida del desarrollo de agentes de IA ofreciendo comandos CLI para generar código base, plantillas de conversación y configuraciones. Los desarrolladores pueden definir roles de agentes, agregar proveedores LLM e integrar herramientas externas como bases de datos vectoriales, APIs REST y plugins personalizados usando descriptores YAML o JSON. El framework permite ejecución local, pruebas interactivas y empaquetado de agentes en imágenes Docker o funciones sin servidor para facilitar su despliegue. La integración de registro de logs, perfiles de entorno y hooks VCS simplifica la depuración, colaboración y pipelines CI/CD. Esta arquitectura flexible soporta la creación de chatbots, asistentes de investigación autónomos, bots de soporte al cliente y flujos de trabajo automatizados con mínimo setup.

AgentForge proporciona un entorno estructurado para definir, combinar y orquestar habilidades de IA individuales en agentes autónomos coherentes. Soporta memoria de conversación para retener contexto, integración de plugins para servicios externos, comunicación entre múltiples agentes, programación de tareas y manejo de errores. Los desarrolladores pueden configurar manejadores personalizados de habilidades, aprovechar módulos integrados para comprensión del lenguaje natural y conectarse con grandes modelos de lenguaje (LLMs) como la serie GPT de OpenAI. El diseño modular de AgentForge acelera los ciclos de desarrollo, facilita las pruebas y simplifica el despliegue de chatbots, asistentes virtuales, agentes de análisis de datos y bots de automatización específicos de dominio.

AI Agents Tools es un marco Python completo que permite a los desarrolladores componer rápidamente agentes IA aprovechando las llamadas a funciones de OpenAI. La biblioteca encapsula un conjunto de herramientas modulares, incluyendo búsqueda en la web, navegación en navegador, recuperación de Wikipedia, ejecución de REPL en Python y integración de memoria vectorial. Definiendo plantillas de agentes—como agentes de herramienta única, agentes de caja de herramientas y flujos de trabajo gestionados por callbacks—los desarrolladores pueden orquestar pipelines de razonamiento de múltiples pasos. El kit abstrae la complejidad de la serialización de funciones y la gestión de respuestas, ofreciendo integración fluida con los modelos de lenguaje de OpenAI. Admite registro dinámico de herramientas y seguimiento del estado de memoria, permitiendo a los agentes recordar interacciones pasadas. Adecuado para construir chatbots, asistentes de investigación autónomos y agentes de automatización de tareas, AI Agents Tools acelera la experimentación y despliegue de flujos de trabajo personalizados impulsados por IA.

AIGC Agents es un marco modular de código abierto diseñado para simplificar la creación y despliegue de asistentes de viaje inteligentes. Ofrece componentes preconstruidos para comprensión en lenguaje natural, planificación de itinerarios, integración de búsqueda de vuelos y hoteles, y orquestación multiagente. Los desarrolladores pueden personalizar los prompts, definir interfaces de herramientas y ampliar funcionalidad con nuevas APIs. El marco soporta pipelines en Python, endpoints RESTful y despliegue en contenedores, haciéndolo adecuado tanto para prototipos como para producción. Con manejo de errores integrado, registro y gestión segura de claves, AIGC Agents acelera el desarrollo de aplicaciones de chat IA robustas y centradas en los viajes.

Azeerc-AI es un marco enfocado en desarrolladores que permite la construcción rápida de agentes inteligentes mediante la orquestación de llamadas a modelos de lenguaje grande (LLM), integraciones de herramientas y gestión de memoria. Proporciona una arquitectura de plugins donde puedes registrar herramientas personalizadas —como búsqueda web, recuperadores de datos o APIs internas— y luego crear flujos de trabajo complejos y de múltiples pasos. La memoria dinámica integrada permite a los agentes recordar y recuperar interacciones pasadas. Con código mínimo, puedes crear bots conversacionales o agentes específicos para tareas, personalizar su comportamiento y desplegarlos en cualquier entorno Python. Su diseño extensible se adapta a casos de uso desde chatbots de soporte al cliente hasta asistentes de investigación automatizada.