Cyrano es un marco y CLI de código abierto en Python para crear agentes AI que orquestan modelos de lenguaje amplios y herramientas externas mediante indicaciones en lenguaje natural. Los usuarios pueden definir herramientas personalizadas (funciones), configurar límites de memoria y tokens, y manejar callbacks. Cyrano se encarga de analizar respuestas JSON de los LLMs y ejecutar las herramientas especificadas en secuencia. Enfatiza simplicidad, modularidad y cero dependencias externas, permitiendo a los desarrolladores prototipar chatbots, construir flujos de trabajo automatizados e integrar capacidades AI rápidamente en las aplicaciones.

EasyAgent proporciona un marco completo para construir agentes autónomos de IA en Python. Ofrece backends LLM configurables como OpenAI, Azure y modelos locales, módulos personalizables de planificación y razonamiento, integración de herramientas API y almacenamiento de memoria persistente. Los desarrolladores pueden definir comportamientos de agentes mediante configuraciones simples en YAML o código, aprovechar llamadas a funciones integradas para acceso a datos externos y orquestar múltiples agentes para flujos de trabajo complejos. EasyAgent también incluye funciones como registro, monitoreo, manejo de errores y puntos de extensión para implementaciones personalizadas. Su arquitectura modular acelera la creación de prototipos y el despliegue de agentes especializados en dominios como soporte al cliente, análisis de datos, automatización e investigación.

gpt-func-calling es una caja de herramientas para desarrolladores que demuestra la función de llamada de funciones de OpenAI, permitiendo a la IA basada en chat interactuar con servicios externos. Definiendo firmas de funciones en JSON, los desarrolladores guían a GPT-3.5/4 para reconocer cuándo llamar a una función, formatear automáticamente los argumentos y manejar la respuesta de manera estructurada. Esto agiliza la integración con APIs de clima, consultas a bases de datos o lógica empresarial personalizada, garantizando resultados coherentes y fiables sin análisis manual.

js-agent proporciona a los desarrolladores un conjunto de herramientas minimalista pero potente para crear agentes IA autónomos en JavaScript. Ofrece abstracciones para la memoria de conversación, herramientas de llamada de funciones, estrategias de planificación personalizables y manejo de errores. Con js-agent, puedes conectar rápidamente indicaciones, administrar el estado, invocar APIs externas y orquestar comportamientos complejos de agentes a través de una API simple y modular. Diseñado para ejecutarse en entornos Node.js, se integra perfectamente con la API de OpenAI para potenciar agentes inteligentes y contextualizados.

LangGraph4j representa las operaciones de agentes de IA — llamadas LLM, invocaciones de funciones, transformaciones de datos — como nodos en un gráfico dirigido, con bordes que modelan el flujo de datos. Creas un gráfico, agregas nodos para chat, incrustaciones, APIs externas o lógica personalizada, los conectas y ejecutas. El marco gestiona el orden de ejecución, maneja el almacenamiento en caché, registra entradas y salidas y te permite extender con nuevos tipos de nodos. Soporta procesamiento síncrono y asincrónico, ideal para chatbots, sistemas de preguntas y respuestas, y cadenas de razonamiento complejas.

LLM Functions proporciona un marco sencillo para conectar las respuestas de grandes modelos lingüísticos con la ejecución real del código. Defina funciones mediante esquemas JSON, regístrelas en la biblioteca, y el LLM devolverá llamadas estructuradas a funciones cuando corresponda. La biblioteca analiza esas respuestas, valida los parámetros y llama al manejador correcto. Soporta callbacks síncronos y asíncronos, manejo de errores personalizado y extensiones de plugins, lo que la hace ideal para aplicaciones que requieren búsqueda dinámica de datos, llamadas API externas o lógica empresarial compleja en conversaciones impulsadas por IA.

Local LLM con llamadas a funciones permite a los desarrolladores crear agentes de IA que funcionan completamente en hardware local, eliminando preocupaciones de privacidad de datos y dependencias en la nube. El marco incluye código de ejemplo para integrar LLMs locales como LLaMA, GPT4All u otros modelos de peso abierto, y demuestra cómo configurar esquemas de funciones que el modelo puede invocar para realizar tareas como obtener datos, ejecutar comandos shell o interactuar con API. Los usuarios pueden ampliar el diseño definiendo endpoints de funciones personalizadas, ajustando indicaciones y gestionando respuestas de funciones. Esta solución ligera simplifica la creación de asistentes de IA offline, chatbots y herramientas de automatización para una amplia gama de aplicaciones.

Easy Function Call hace que interactuar con las APIs web sea sencillo al ofrecer una interfaz amigable. Su objetivo es mejorar la productividad y optimizar el desarrollo de APIs para desarrolladores de todos los niveles. El producto proporciona documentación y ejemplos de código fáciles de entender, y sus características clave están diseñadas para simplificar las tareas API comunes. Ya sea que seas un desarrollador experimentado o un principiante, Easy Function Call tiene las herramientas que necesitas para construir y gestionar tus interacciones con la API de manera efectiva.

Los Recetarios de Agentes Avanzados es un proyecto comunitario en GitHub que ofrece una biblioteca de recetas de agentes de IA basadas en LangChain. Cubre módulos de memoria para retención de contexto, integración de herramientas personalizadas y llamadas a APIs externas, patrones de llamadas a funciones para respuestas estructuradas, planificación en cadena de pensamiento para decisiones complejas y orquestación de flujos de trabajo de múltiples pasos. Los desarrolladores pueden usar estos ejemplos prefabricados para entender las mejores prácticas, personalizar comportamientos y acelerar el desarrollo de agentes inteligentes que automaticen tareas como programación, recuperación de datos y soporte al cliente.