Autonomais es un marco modular de agentes IA diseñado para una autonomía completa en la planificación y ejecución de tareas. Integra grandes modelos de lenguaje para generar planes, orquesta acciones mediante una canalización personalizable y almacena el contexto en módulos de memoria para razonamiento coherente de múltiples pasos. Los desarrolladores pueden conectar herramientas externas como scrapers web, bases de datos y APIs, definir manejadores de acciones personalizados y ajustar el comportamiento del agente a través de habilidades configurables. El marco soporta registro, manejo de errores y depuración paso a paso, garantizando una automatización confiable de tareas de investigación, análisis de datos e interacciones web. Con su arquitectura extensible basada en plugins, Autonomais permite el desarrollo rápido de agentes especializados capaces de tomar decisiones complejas y utilizar herramientas de forma dinámica.

LLM-Blender-Agent permite a los desarrolladores construir sistemas de IA modulares y multi-agente encapsulando LLM en agentes colaborativos. Cada agente puede acceder a herramientas como ejecución de Python, scraping web, bases de datos SQL y APIs externas. El framework gestiona la memoria de la conversación, razonamiento paso a paso y orquestación de herramientas, habilitando tareas como generación de informes, análisis de datos, investigación automatizada y automatización de flujos de trabajo. Basado en LangChain, es ligero, extensible y compatible con GPT-3.5, GPT-4 y otros LLM.

SuperPilot es un marco de agente IA autónomo que utiliza grandes modelos de lenguaje para realizar tareas de múltiples pasos sin intervención manual. Al integrar GPT y modelos de Anthropic, puede generar planes, llamar a herramientas externas como un navegador sin interfaz para web scraping, un terminal para ejecutar comandos de shell y módulos de memoria para retener contexto. Los usuarios definen metas y SuperPilot orquesta dinámicamente sub-tareas, mantiene una cola de tareas y se adapta a nueva información. La arquitectura modular permite agregar herramientas personalizadas, ajustar configuraciones de modelos y registrar interacciones. Con bucles de retroalimentación incorporados, la entrada humana puede perfeccionar la toma de decisiones y mejorar resultados. Esto hace que SuperPilot sea adecuado para automatizar investigación, tareas de codificación, pruebas y flujos de trabajo de procesamiento de datos rutinarios.