Dive es un marco de trabajo en Python de código abierto, diseñado para crear y ejecutar agentes de IA autónomos que puedan realizar tareas de múltiples pasos con intervención manual mínima. Al definir perfiles de agentes en archivos de configuración YAML simples, los desarrolladores pueden especificar APIs, herramientas y módulos de memoria para tareas como recuperación de datos, análisis y orquestación de pipelines. Dive gestiona el contexto, estado y ingeniería de prompts, permitiendo flujos de trabajo flexibles con manejo de errores y registro integrados. Su arquitectura modular soporta una amplia gama de modelos lingüísticos y sistemas de recuperación, facilitando la construcción de agentes para automatización de atención al cliente, generación de contenido y procesos DevOps. El marco escala desde prototipos hasta producción, ofreciendo comandos CLI y endpoints API para integrar agentes sin problemas en sistemas existentes.

Geers AI Lang Graph ofrece una capa de abstracción basada en gráficos para construir agentes IA que coordinan múltiples llamadas LLM y gestionan conocimientos estructurados. Al definir nodos y aristas que representan prompts, datos y memoria, los desarrolladores pueden crear flujos de trabajo dinámicos, rastrear el contexto en diferentes interacciones y visualizar los flujos de ejecución. El framework soporta integraciones de plugins para diversos proveedores LLM, plantillas de prompts personalizadas y gráficos exportables. Simplifica el diseño iterativo de agentes, mejora la retención del contexto y acelera el prototipado de asistentes conversacionales, bots de soporte de decisiones y pipelines de investigación.

GPT-agents es un conjunto de herramientas enfocado en desarrolladores que simplifica la creación y orquestación de agentes de IA autónomos usando GPT. Incluye clases de Agentes integradas, un sistema modular de integración de herramientas y gestión de memoria persistente para mantener el contexto actual. El marco maneja ciclos de planificación conversacional y colaboración multi-agente, permitiendo asignar objetivos, programar subtareas y encadenar agentes en flujos de trabajo complejos. Soporta herramientas personalizables, selección de modelos y manejo de errores para ofrecer automatización robusta y escalable en distintos dominios.

Kaizen es un marco avanzado de agentes AI diseñado para simplificar la creación y gestión de agentes autónomos impulsados por LLM. Ofrece una arquitectura modular para definir flujos de trabajo de múltiples pasos, integrar herramientas externas vía API y almacenar contextos en buffers de memoria para mantener conversaciones con estado. El constructor de pipelines de Kaizen permite encadenar prompts, ejecutar código y consultar bases de datos en una sola ejecución orquestada. Paneles de registro y monitorización integrados ofrecen insights en tiempo real sobre el rendimiento de los agentes y el uso de recursos. Los desarrolladores pueden desplegar agentes en entornos en la nube o locales con soporte para autoescalado. Al abstraer interacciones con LLM y preocupaciones operativas, Kaizen capacita a los equipos para prototipar rápidamente, probar y escalar automatizaciones AI en áreas como soporte al cliente, investigación y DevOps.

Magi MDA es un marco de agentes AI centrado en el desarrollador que simplifica la creación y despliegue de agentes autónomos. Expone un conjunto de componentes centrales—planificadores, ejecutores, intérpretes y memorias—that pueden ensamblarse en pipelines personalizados. Los usuarios pueden conectarse a proveedores LLM populares para generación de texto, agregar módulos de recuperación para aumento de conocimiento e integrar herramientas o APIs arbitrarias para tareas especializadas. El framework gestiona automáticamente el razonamiento paso a paso, el enrutamiento de herramientas y la gestión del contexto, permitiendo a los equipos centrarse en lógica de dominio en lugar de en el boilerplate de orquestación.

Sherpa de CartographAI es un marco de agentes basado en Python diseñado para agilizar la creación de asistentes inteligentes y flujos de trabajo automatizados. Permite a los desarrolladores definir agentes que interpretan las entradas del usuario, seleccionan los endpoints LLM adecuados o APIs externas y coordinan tareas complejas como resumen de documentos, recuperación de datos y preguntas y respuestas conversacionales. Con su arquitectura de plugins, Sherpa soporta la integración fácil de herramientas personalizadas, almacenes de memoria y estrategias de enrutamiento para optimizar la relevancia de respuestas y costos. Los usuarios pueden configurar pipelines de múltiples pasos donde cada módulo realiza una función distinta, como búsqueda semántica, análisis de texto o generación de código, mientras Sherpa administra la propagación del contexto y la lógica de fallback. Este enfoque modular acelera el desarrollo de prototipos, mejora el mantenimiento y permite a los equipos construir soluciones escalables impulsadas por IA para diversas aplicaciones.

Yoo.ai está diseñada para simplificar todo el ciclo de vida de los agentes IA empresariales. Los usuarios pueden personalizar los flujos de conversación usando interfaces visuales de bajo código, configurar capas de memoria para mantener el contexto entre sesiones y conectarse a CRM, bases de conocimientos y APIs de terceros para datos en tiempo real. La plataforma ofrece controles de seguridad integrados, gestión basada en roles y opciones de despliegue en local o en la nube para cumplir con requisitos de conformidad. La automatización avanzada de flujos de trabajo permite a los agentes activar procesos comerciales, enviar notificaciones y generar informes. Yoo.ai también proporciona dashboards analíticos para seguir las interacciones, identificar cuellos de botella en las conversaciones y mejorar continuamente el rendimiento de los agentes. Los desarrolladores pueden extender funcionalidades con funciones personalizadas en Python o Node.js, integrar Slack, Microsoft Teams y widgets de chat web, y aprovechar control de versiones, pruebas A/B y monitoreo automático para despliegues escalables y confiables.

EspressoAI proporciona a los desarrolladores un entorno estructurado para diseñar, configurar y desplegar agentes de IA impulsados por modelos de lenguaje grande. Soporta el registro e invocación de herramientas desde los flujos de trabajo del agente, gestiona el contexto conversacional a través de módulos de memoria integrados y permite encadenar sugerencias para razonamiento de múltiples pasos. Los desarrolladores pueden integrar API externas, complementos personalizados y lógica condicional para adaptar el comportamiento del agente. El diseño modular del marco asegura la extensibilidad, permitiendo a los equipos intercambiar componentes, agregar nuevas capacidades o adaptarse a LLMs patentados sin reescribir la lógica principal.

IoA proporciona una arquitectura flexible para definir, coordinar y ejecutar múltiples agentes de IA en un flujo de trabajo unificado. Los componentes clave incluyen un planificador que descompone objetivos de alto nivel, un ejecutor que asigna tareas a agentes especializados, y módulos de memoria para la gestión del contexto. Soporta integración con APIs y kit de herramientas externas, monitoreo en tiempo real y plugins de habilidades personalizables. Los desarrolladores pueden prototipar rápidamente asistentes autónomos, bots de atención al cliente y pipelines de procesamiento de datos combinando módulos prefabricados o extendiéndolos con lógica personalizada.