OpenAgent ofrece un marco completo para desarrollar agentes de IA autónomos que pueden entender tareas, planificar acciones en múltiples pasos e interactuar con servicios externos. Al integrarse con LLMs como OpenAI y Anthropic, permite razonamiento y toma de decisiones en lenguaje natural. La plataforma cuenta con un sistema de herramientas plug-in para ejecutar solicitudes HTTP, operaciones con archivos y funciones Python personalizadas. Los módulos de gestión de memoria permiten a los agentes almacenar y recuperar información contextual en diferentes sesiones. Los desarrolladores pueden ampliar la funcionalidad mediante plugins, configurar transmisión en tiempo real de respuestas y utilizar utilidades integradas de registro y evaluación para monitorizar el rendimiento del agente. OpenAgent simplifica la orquestación de flujos de trabajo complejos, acelera el prototipado de asistentes inteligentes y garantiza una arquitectura modular para aplicaciones de IA escalables.

Coaty es un conjunto de herramientas de código abierto escrito en TypeScript para desarrollar aplicaciones IoT colaborativas y descentralizadas usando agentes de software. Ofrece un entorno de ejecución de contenedores que aloja instancias de agentes, un servicio de descubrimiento y un registro para la búsqueda dinámica de recursos, además de capas de comunicación pub/sub para la distribución de eventos. Los adaptadores de almacenamiento integrados sincronizan el estado entre dispositivos, mientras que un modelo de datos flexible permite extender y compartir objetos de dominio. Coaty soporta múltiples protocolos de transporte como MQTT y WebSocket, facilitando una interoperabilidad robusta y en tiempo real entre entornos Edge, Fog y Cloud sin puntos únicos de fallo.

PommerLearn permite a investigadores y desarrolladores entrenar bots RL multi-agente en el entorno de juego Pommerman. Incluye implementaciones listas para usar de algoritmos populares (PPO, DQN), archivos de configuración flexibles para hiperparámetros, registro automático y visualización de métricas de entrenamiento, guardado de modelos y scripts de evaluación. Su arquitectura modular facilita la extensión con nuevos algoritmos, la personalización de entornos y la integración con bibliotecas ML estándar como PyTorch.

Agentic Solver ofrece un conjunto completo de herramientas para desarrollar agentes de IA autónomos que aprovechan grandes modelos de lenguaje (LLMs) para abordar problemas del mundo real. Proporciona componentes para descomposición de tareas, planificación, ejecución y evaluación de resultados, permitiendo a los agentes dividir objetivos de alto nivel en acciones secuenciales. Los usuarios pueden integrar APIs externas, funciones personalizadas y almacenes de memoria para ampliar las capacidades del agente, mientras que mecanismos integrados de registro y reintento aseguran resiliencia. Escrito en Python, el marco soporta pipelines modulares y plantillas de prompt flexibles, facilitando experimentos rápidos. Ya sea para automatizar soporte al cliente, análisis de datos o generación de contenido, Agentic Solver optimiza todo el ciclo de vida, desde la configuración inicial y el registro de herramientas hasta la monitorización continua y la optimización del rendimiento.

Autoware es una plataforma de software de código abierto de vanguardia diseñada para funciones de vehículos autónomos. Integra diversas capacidades como percepción, localización, planificación y control, atendiendo las necesidades de desarrolladores e investigadores. Con Autoware, los usuarios pueden crear aplicaciones de conducción autónoma sofisticadas, accediendo a una amplia gama de herramientas y módulos de software preconfigurados, facilitando pruebas y despliegues rápidos en entornos del mundo real.

BotPlayers es un marco versátil de código abierto que simplifica el desarrollo y despliegue de agentes de juego impulsados por IA. Destaca por su capa de abstracción de entorno flexible que soporta captura de pantalla, APIs web o interfaces de simulación personalizadas, permitiendo a los bots interactuar con diversos juegos. Incluye algoritmos de aprendizaje por refuerzo incorporados, algoritmos genéticos y heurísticas basadas en reglas, además de herramientas para registro de datos, puntos de control de modelos y visualización del rendimiento. Su sistema de plugins modular permite a los desarrolladores personalizar sensores, acciones y políticas de IA en Python o Java. BotPlayers también ofrece configuración basada en YAML para prototipado rápido y pipelines automáticos para entrenamiento y evaluación. Compatible con Windows, Linux y macOS, este marco acelera la experimentación y producción de agentes de juego inteligentes.