Orra.dev es una plataforma completa para crear agentes de IA diseñada para simplificar todo el ciclo de vida de asistentes inteligentes. Combinando un constructor visual de flujos de trabajo con integraciones sin fisuras a los principales proveedores de LLM y sistemas empresariales, Orra.dev permite a los equipos prototipar lógica de conversación, refinar comportamientos de agentes y lanzar bots listos para producción en múltiples canales en minutos. Características incluyen plantillas preconstruidas para bots FAQ, asistentes de comercio electrónico y agentes de revisión de código, además de disparadores personalizables, conectores API y gestión de roles de usuario. Con suites de pruebas integradas, control de versiones colaborativo y paneles de rendimiento, las organizaciones pueden iterar en respuestas de agentes, monitorear interacciones de usuarios y optimizar flujos de trabajo en base a datos en tiempo real, acelerando despliegues y reduciendo costos de mantenimiento.

Python Coding Agent es una herramienta de línea de comandos de código abierto que utiliza modelos GPT para generar código Python basado en textos, ejecutarlo localmente y detectar errores en tiempo de ejecución. Ofrece retroalimentación instantánea, permitiendo a los usuarios refinar el código de forma iterativa, automatizar tareas de scripting repetitivas, prototipar pipelines de análisis de datos y depurar funciones. Al combinar comprensión del lenguaje natural con ejecución de código en tiempo real, cierra la brecha entre la idea y la implementación, acelerando el desarrollo y el aprendizaje.

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.

SwiftSage aprovecha un gran modelo de lenguaje para interpretar descripciones en lenguaje natural y producir vistas SwiftUI totalmente funcionales o módulos de código Swift. Los usuarios pueden solicitar diseños de UI, modelos de datos o componentes de red, personalizar estilos y previsualizar resultados en tiempo real. La herramienta admite retroalimentación iterativa, permitiendo a desarrolladores y diseñadores refinar fragmentos de código hasta que cumplan con los requisitos del proyecto. Facilita las etapas de prototipado, aprendizaje y producción en la creación de aplicaciones iOS.

Xspiral es una plataforma de diseño y colaboración mejorada por IA, diseñada para crear contenido visual impresionante. Combina potentes capacidades de diseño en 2D y 3D, permitiendo a los usuarios producir, gestionar y compartir sus diseños de forma eficiente en tiempo real. Ya seas un diseñador profesional, un gerente de productos o un experto en marketing, Xspiral facilita flujos de trabajo intuitivos que simplifican la colaboración en proyectos. Desde la creación rápida de prototipos hasta animaciones, la plataforma empodera a los equipos con la tecnología que necesitan para ofrecer gráficos visuales atractivos sin esfuerzo.

Este repositorio agrupa una colección completa de componentes de sistemas multiagente y técnicas de coordinación AI distribuida. Proporciona implementaciones de algoritmos de consenso, protocolos de negociación Contract-Net, asignación de tareas basada en subastas, estrategias de formación de coaliciones y marcos de comunicación entre agentes. Los usuarios pueden aprovechar entornos de simulación integrados para modelar y probar comportamientos de agentes bajo diferentes topologías de red, escenarios de latencia y modos de falla. El diseño modular permite a desarrolladores e investigadores integrar, ampliar o personalizar módulos de coordinación para aplicaciones en enjambres de robots, colaboración entre dispositivos IoT, redes eléctricas inteligentes y sistemas de toma de decisiones distribuidos.

ASP-DALI proporciona una plataforma unificada para definir y ejecutar agentes inteligentes basados en lógica. Los desarrolladores escriben reglas ASP para representar el conocimiento y los objetivos del agente, mientras que las construcciones DALI definen reacciones a eventos y ejecuciones de acciones. En tiempo de ejecución, un solucionador ASP calcula conjuntos de respuestas que guían las decisiones del agente, permitiéndole planificar, reaccionar a eventos entrantes y ajustar creencias dinámicamente. El marco soporta bases de conocimiento modulares, facilitando actualizaciones incrementales y una separación clara entre reglas declarativas y comportamientos reactivos. ASP-DALI está implementado en Prolog con interfaces a solucionadores ASP populares, simplificando la integración y el despliegue en escenarios de investigación y prototipo.

KickstartDS es un kit de inicio de código abierto y un conjunto de herramientas de desarrollo de UI de próxima generación diseñado para crear sistemas de diseño digital. Presenta un marco de bajo código, una biblioteca de componentes integral y una biblioteca de patrones, permitiendo a los equipos de desarrollo web establecer de manera eficiente frontends web consistentes y conformes a la marca. Con KickstartDS, los equipos pueden iniciar rápidamente sus proyectos de sistema de diseño, asegurando que se adhieran a las mejores prácticas en diseño de UI y UX.

Genie 2 es una herramienta revolucionaria de modelado de mundos de IA que utiliza un modelo de difusión latente autorregresivo para generar entornos 3D completamente jugables y sensibles a la acción a partir de un solo aviso de imagen. Esta tecnología admite simulaciones físicas realistas, iluminación dinámica, interacciones de objetos reactivas y animaciones complejas de personajes. Los mundos generados se pueden manipular en tiempo real, lo que convierte a Genie 2 en una herramienta invaluable para la creación rápida de prototipos en el desarrollo de juegos, la investigación en IA, flujos de trabajo de diseño creativo y pruebas de entorno.

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.

Lightning AI es una plataforma integral que integra sus herramientas favoritas de aprendizaje automático en una interfaz cohesiva. Admite todo el ciclo de vida del desarrollo de IA, incluida la preparación de datos, el entrenamiento de modelos, la escalabilidad y la implementación. Diseñada por los creadores de PyTorch Lightning, esta plataforma proporciona capacidades robustas para codificación colaborativa, prototipado fluido, entrenamiento escalable y servicio sin esfuerzo de modelos de IA. La interfaz basada en la nube garantiza cero configuración y una experiencia de usuario fluida.

El ejemplo de agentes LLM proporciona una base de código práctica para construir agentes de IA en Python. Demuestra cómo registrar herramientas personalizadas (búsqueda web, solucionador matemático mediante WolframAlpha, analizador CSV, REPL de Python), crear agentes de chat y basados en recuperación, y conectar con almacenamientos vectoriales para responder preguntas de documentos. El repositorio ilustra patrones para mantener la memoria de la conversación, despachar dinámicamente llamadas a herramientas y encadenar múltiples prompts de LLM para resolver tareas complejas. Los usuarios aprenden a integrar APIs de terceros, estructurar flujos de trabajo de agentes y ampliar el marco con nuevas capacidades; todo ello como una guía práctica para experimentación y prototipado por desarrolladores.

MASChat proporciona un marco flexible para orquestar conversaciones entre múltiples agentes de IA impulsados por modelos de lenguaje. Los desarrolladores pueden definir agentes con roles específicos—como investigador, resumidor o crítico—y especificar sus indicaciones, permisos y protocolos de comunicación. El gestor central de MASChat maneja el enrutamiento de mensajes, asegura la preservación del contexto y registra las interacciones para la trazabilidad. Al coordinar agentes especializados, MASChat descompone tareas complejas—como investigación, creación de contenido o análisis de datos—en flujos de trabajo paralelos, mejorando la eficiencia y el conocimiento. Se integra con las API GPT de OpenAI o con modelos locales y permite extensiones mediante complementos para comportamientos personalizados. MASChat es ideal para prototipar estrategias de多 agentes, simular entornos colaborativos y explorar comportamientos emergentes en sistemas de IA.

OpenAssistant ofrece un conjunto de herramientas completo para construir y ajustar agentes de IA adaptados a tareas específicas. Incluye scripts de procesamiento de datos para convertir conjuntos de datos de diálogos en formatos de entrenamiento, modelos para aprendizaje basado en instrucciones y utilidades para monitorear el progreso del entrenamiento. La arquitectura de plugins permite una integración transparente de APIs externas para funcionalidades extendidas como recuperación de conocimientos y automatización de flujos de trabajo. Los usuarios pueden evaluar el rendimiento del agente usando benchmarks preconfigurados, visualizar las interacciones mediante una interfaz web intuitiva y desplegar endpoints listos para producción con despliegues en contenedor. Su código extensible soporta múltiples backend de deep learning, facilitando la personalización de arquitecturas de modelos y estrategias de entrenamiento. Desde la preparación de datos hasta el despliegue, OpenAssistant acelera el ciclo de desarrollo de soluciones de IA conversacional.

Rawr Agent es un framework modular y de código abierto en Python que permite a los desarrolladores construir agentes AI autónomos mediante la orquestación de flujos de trabajo complejos de interacciones con LLM. Basado en LangChain, permite definir secuencias de tareas a través de configuraciones en YAML o código Python, integrando herramientas como API web, consultas a bases de datos y scripts personalizados. Incluye componentes de memoria para almacenar historial conversacional y embeddings vectoriales, mecanismos de caché para optimizar llamadas repetidas y una gestión robusta de registros y errores para monitorizar el comportamiento del agente. Su arquitectura extensible permite agregar herramientas y adaptadores personalizados, siendo adecuado para tareas como investigación automatizada, análisis de datos, generación de informes y chatbots interactivos. Con una API sencilla, los equipos pueden prototipar y desplegar rápidamente agentes inteligentes para diversas aplicaciones.

El repositorio ofrece un tutorial paso a paso y una implementación de referencia para crear un agente de IA basado en ReAct que utilice DeepSeek para recuperación vectorial de alta dimensión. Cubre la configuración del entorno, la instalación de dependencias y la configuración de las tiendas de vectores para datos personalizados. El agente emplea el patrón ReAct para combinar las trayectorias de razonamiento con búsquedas de conocimientos externas, resultando en respuestas transparentes y explicables. Los usuarios pueden ampliar el sistema integrando cargadores de documentos adicionales, ajustando plantillas de prompts o intercambiando bases de datos vectoriales. Este marco flexible permite a desarrolladores e investigadores crear prototipos rápidamente de agentes conversacionales potentes que razonan, recuperan e interactúan sin problemas con diversas fuentes de conocimiento en pocas líneas de código Python.

AI Agents ofrece un conjunto de herramientas estructurado para que los desarrolladores creen agentes autónomos usando modelos de lenguaje grandes. Incluye módulos para integrar APIs externas, gestionar la memoria conversacional o a largo plazo, orquestar flujos de trabajo de múltiples pasos y encadenar llamadas a LLM. El framework proporciona plantillas para tipos comunes de agentes—recuperación de datos, preguntas y respuestas y automatización de tareas—permitiendo también personalizar prompts, definiciones de herramientas y estrategias de memoria. Con soporte asíncrono, arquitectura de plugins y diseño modular, AI Agents permite aplicaciones escalables, mantenibles y extensibles.

Agents-Prompts es un repositorio completo en GitHub que ofrece a los desarrolladores una colección estructurada de plantillas de prompts personalizables para construir agentes IA inteligentes. Estas plantillas cubren funciones principales como gestión de memoria, actualizaciones dinámicas de instrucciones, orquestación multi-agente, lógica de toma de decisiones e integración API. Los usuarios pueden mezclar y combinar plantillas para definir roles de agentes, tareas y flujos de conversación, permitiendo experimentación y prototipado rápidos. El repositorio también incluye ejemplos de código para la integración con servicios LLM principales, ejemplos para encadenar acciones de agentes y directrices para las mejores prácticas en el diseño de flujos de trabajo autónomos. Al aprovechar estos patrones reusables, los equipos pueden acelerar el desarrollo, mantener la coherencia entre agentes y centrarse en la lógica de alto nivel en lugar de la ingeniería de prompts de bajo nivel.

AgentVerse está diseñado para facilitar la creación de arquitecturas multi-agente ofreciendo un conjunto de módulos reutilizables y abstracciones. Los usuarios pueden definir clases de agentes únicas con lógica de decisión personalizada, establecer canales de comunicación para el paso de mensajes y simular condiciones ambientales. La plataforma soporta interacciones síncronas y asíncronas entre agentes, permitiendo flujos de trabajo complejos como negociaciones, delegación de tareas y resolución cooperativa de problemas. Con registro y monitoreo integrados, los desarrolladores pueden rastrear acciones de los agentes y evaluar métricas de rendimiento. AgentVerse también incluye plantillas para casos de uso comunes como exploración autónoma, simulaciones de comercio y generación de contenido colaborativo. Su diseño modular permite la integración fluida de modelos de aprendizaje automático externos, como modelos de lenguaje o algoritmos de aprendizaje por refuerzo, brindando flexibilidad para diversas aplicaciones impulsadas por IA.

AI Reality es una plataforma que capacita a los usuarios para construir prototipos de AR en la web de manera fluida utilizando tecnología de IA. Aprovechando las capacidades de Stable Diffusion y Open AI, la plataforma ofrece una forma intuitiva y eficiente de generar experiencias de realidad aumentada. Atiende a usuarios que van desde principiantes hasta desarrolladores experimentados, lo que hace que la creación de experiencias digitales inmersivas sea accesible y sencilla.