Camel AI es un marco de código abierto diseñado para simplificar la creación y orquestación de agentes inteligentes. Ofrece abstracciones para encadenar grandes modelos de lenguaje, integrar herramientas y APIs externas, gestionar gráficos de conocimiento y persistir memoria. Los desarrolladores pueden definir flujos de trabajo multi-agente, descomponer tareas en subplanes y monitorear la ejecución mediante CLI o interfaz web. Basado en Python y Docker, Camel AI permite intercambiar sin problemas proveedores LLM, plugins de herramientas personalizados y estrategias de planificación híbridas, acelerando el desarrollo de asistentes automatizados, pipelines de datos y flujos de trabajo autónomos a gran escala.

Odyssey proporciona una arquitectura flexible para construir sistemas colaborativos de múltiples agentes. Incluye componentes clave como el Gestor de Tareas para definir y distribuir subtareas, Módulos de Memoria para almacenar el contexto y el historial de conversaciones, Controladores de Agentes para coordinar agentes potenciados por LLM y Gestores de Herramientas para integrar APIs externas o funciones personalizadas. Los desarrolladores pueden configurar flujos de trabajo mediante archivos YAML, seleccionar núcleos LLM preconstruidos (por ejemplo, GPT-4, modelos locales) y ampliar fácilmente con nuevas herramientas o módulos de memoria. Odyssey registra interacciones, soporta ejecución asíncrona de tareas y bucles de refinamiento iterativo, siendo ideal para investigación, prototipado y aplicaciones productivas con múltiples agentes.

OpenDerisk ofrece una plataforma modular y extensible para evaluar y reducir riesgos en sistemas de IA. Incluye métricas de evaluación de equidad, detección de filtraciones de privacidad, pruebas de robustez adversarial, monitoreo de sesgos y verificaciones de calidad de salida. Los usuarios pueden configurar sondas preconstruidas o desarrollar módulos personalizados para áreas específicas de riesgo. Los resultados se agrupan en informes interactivos que destacan vulnerabilidades y sugieren pasos de remediación. OpenDerisk funciona como CLI y SDK en Python, permitiendo una integración fluida en flujos de trabajo de desarrollo, pipelines de integración continua y puertas automáticas de control de calidad para garantizar despliegues de IA seguros y confiables.

Python AI Agent proporciona un conjunto de herramientas amigables para desarrolladores, para orquestar agentes autónomos impulsados por modelos de lenguaje grandes. Ofrece mecanismos integrados para definir herramientas y acciones personalizadas, mantener un historial de conversación con módulos de memoria y respuestas en streaming para experiencias interactivas. Los usuarios pueden ampliar su arquitectura de plugins para integrar API, bases de datos y servicios externos, permitiendo que los agentes obtengan datos, realicen cálculos y automaticen flujos de trabajo. La biblioteca soporta pipelines configurables, manejo de errores y registro para implementaciones robustas. Con poco código repetitivo, los desarrolladores pueden crear chatbots, asistentes virtuales, analizadores de datos o automatizadores de tareas que aprovechen el razonamiento de LLM y la toma de decisiones en múltiples pasos. La naturaleza de código abierto fomenta contribuciones de la comunidad y se adapta a cualquier entorno Python.

SeeAct está diseñado para capacitar a agentes visión-lenguaje con una pipeline de dos etapas: un módulo de planificación impulsado por grandes modelos de lenguaje genera subobjetivos basados en escenas observadas, y un módulo de ejecución traduce estos subobjetivos en acciones específicas del entorno. Una columna vertebral de percepción extrae características de objetos y escenas de imágenes o simulaciones. La arquitectura modular permite reemplazar fácilmente planificadores o redes de percepción y soporta evaluación en AI2-THOR, Habitat y entornos personalizados. SeeAct acelera la investigación en IA embebida interactiva ofreciendo descomposición de tareas de extremo a extremo, acoplamiento y ejecución.

ROCKET-1 es una plataforma de orquestación de agentes IA de código abierto diseñada para construir sistemas multiaente avanzados. Permite a los usuarios definir pipelines de agentes usando una API modular, logrando encadenar sin problemas modelos de lenguaje, plugins y almacenes de datos. Las funciones clave incluyen memoria semántica para mantener el contexto entre sesiones, integración dinámica de herramientas para APIs externas y bases de datos, y paneles de monitoreo integrados para seguir métricas de rendimiento. Los desarrolladores pueden personalizar los workflows con poca codificación, escalar horizontalmente mediante implementaciones en contenedores y ampliar la funcionalidad mediante una arquitectura de plugins. ROCKET-1 soporta depuración en tiempo real, reintentos automáticos y controles de seguridad, siendo ideal para bots de soporte al cliente, asistentes de investigación y tareas de automatización empresarial.

Saga proporciona una arquitectura flexible para construir agentes IA que planifican y ejecutan flujos de trabajo de múltiples pasos. Los componentes principales incluyen un módulo planificador que descompone metas en acciones, un almacén de memoria para contexto conversacional y tareas, y un registro de herramientas para integrar servicios o scripts externos. Los agentes funcionan de manera asíncrona, gestionan estado entre sesiones y soportan desarrollo de herramientas personalizadas. Saga permite un prototipado rápido de asistentes autónomos, automatizando tareas como recopilación de datos, alertas y preguntas interactivos en su propio entorno Python.

El agente de voz AI Samantha es un marco de asistente de voz completamente modular y de código abierto construido en Python. Aprovecha el modelo GPT-4 de OpenAI para gestión dialogada contextual, Whisper para transcripción precisa de voz a texto y ElevenLabs o TTS de Microsoft para salida de texto a voz realista. Con soporte incorporado para escucha continua, ganchos de habilidades personalizables, integraciones API y desencadenantes basados en eventos, Samantha permite a los desarrolladores crear flujos de trabajo de voz personalizados, automatizar tareas y desplegar en entornos de escritorio o servidor sin restricciones importantes de licencia.

SARL es un sistema para la toma de decisiones y soporta desarrollo dinámico con Eclipse IDE, proporcionando soporte de editor, generación de código, depuración y herramientas de prueba. El motor de runtime puede apuntar a varias plataformas, incluyendo frameworks de simulación (por ejemplo, MadKit, Janus) y sistemas reales en robótica y IoT. Los desarrolladores pueden estructurar aplicaciones MAS complejas ensamblando habilidades y protocolos modulares, simplificando el desarrollo de sistemas IA distribuidos y adaptativos.

Solace AI es un marco modular de agentes IA que permite desplegar tu propio asistente conversacional en tu infraestructura. Ofrece gestión de memoria contextual, soporte para bases de datos vectoriales para recuperación de documentos, hooks de plugins para integraciones externas y una interfaz de chat basada en la web. Con solicitudes del sistema personalizables y control granular sobre las fuentes de conocimiento, puedes crear agentes para soporte, tutorías, productividad personal o automatización interna sin depender de servidores de terceros.

Solana AI Agent Eliza es una prueba de concepto de un agente de IA que lleva el chatbot clásico Eliza a la blockchain de Solana. Consta de un contrato inteligente en Rust basado en Anchor que implementa los patrones de diálogo de Eliza y una interfaz web ligera. Cuando un usuario envía un mensaje, la interfaz invoca el programa en cadena, que genera una respuesta estilo Eliza y escribe tanto la indicación como la respuesta en una cuenta de Solana. Este diseño demuestra cómo integrar lógica de IA sencilla directamente en cadena, asegurando registros de conversación inmutables y auditable, además de ofrecer una plantilla para que los desarrolladores construyan agentes IA más avanzados en Solana.

TUNiB proporciona soluciones de A.I. conversacional de última generación diseñadas para involucrar emocionalmente a los usuarios. Sus ofertas incluyen el primer sLLM en coreano completamente de código abierto para uso comercial, chatbots multipersona personalizables y APIs de NLP que protegen a las plataformas de discursos de odio generados por A.I. y violaciones de privacidad. Estas soluciones están diseñadas para proporcionar experiencias de usuario sin interrupciones y pueden integrarse rápidamente para mejorar la participación y seguridad del usuario.

Symbol-LLM ofrece una arquitectura modular para la construcción de agentes de IA impulsados por modelos de lenguaje grandes aumentados con almacenes de memoria simbólica. Cuenta con un módulo planificador para desglosar tareas complejas, un ejecutor para invocar herramientas y un sistema de memoria para mantener el contexto a través de las interacciones. Con kits de herramientas integrados como búsqueda web, calculadora y ejecutor de código, además de APIs simples para la integración de herramientas personalizadas, Symbol-LLM permite a desarrolladores e investigadores prototipar y desplegar rápidamente asistentes sofisticados basados en LLM para diversos dominios, incluyendo investigación, soporte al cliente y automatización de flujos de trabajo.

Tongui Agent proporciona una arquitectura modular para crear agentes de IA que puedan mantener el estado de la conversación, aprovechar herramientas externas y coordinar múltiples sub-agentes. Los desarrolladores configuran los backends LLM, definen acciones personalizadas y ajustan módulos de memoria para almacenar el contexto. El marco incluye un SDK, CLI y hooks middleware para observabilidad, facilitando su integración en aplicaciones web o Node.js. Los LLM soportados incluyen OpenAI, Azure OpenAI y modelos de código abierto.

WinMind combina reconocimiento de voz, comprensión del lenguaje natural y texto a voz para crear un asistente IA interactivo. Los usuarios instalan la herramienta basada en Python, configuran su clave API de OpenAI y luego hablan o escriben comandos como “abrir mi carpeta de documentos”, “programar una reunión para mañana” o “buscar las últimas noticias”. WinMind realiza operaciones del sistema, organiza archivos, configura recordatorios y recupera información en línea. Una arquitectura de plugins permite a los desarrolladores ampliar la funcionalidad para flujos de trabajo especializados o integraciones de terceros.

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.

AIAgentWorkshop es un proyecto de Python de código abierto que demuestra cómo construir agentes IA autónomos capaces de planificar, tomar decisiones y usar herramientas. Incluye ejemplos de integración de búsquedas web, gestión de archivos y comandos del sistema, junto con módulos simples de memoria y razonamiento. Los desarrolladores pueden seguir ejercicios guiados para crear agentes que interpreten las metas del usuario, generen planes de múltiples pasos, ejecuten tareas en diferentes herramientas y mantengan el contexto. La arquitectura modular facilita intercambiar o ampliar herramientas y encadenar acciones del agente para flujos de trabajo complejos, transformando conceptos de investigación en IA en prototipos funcionales.

Autonomys Agents capacita a los desarrolladores para crear agentes de IA autónomos capaces de ejecutar tareas complejas sin intervención manual. Construido en Python, el marco proporciona herramientas para definir comportamientos de agentes, integrar APIs externas y funciones personalizadas, y mantener la memoria conversacional a través de interacciones. Los agentes pueden colaborar en configuraciones multi-agente, compartiendo conocimientos y coordinando acciones. Los módulos de observabilidad ofrecen registro en tiempo real, seguimiento del rendimiento y conocimientos para depuración. Con su arquitectura modular, los equipos pueden ampliar componentes principales, incorporar nuevos LLM y desplegar agentes en diferentes entornos. Ya sea automatizando soporte al cliente, realizando análisis de datos o coordinando flujos de trabajo de investigación, Autonomys Agents agiliza el desarrollo y gestión de sistemas inteligentes autónomos.

BabyAGI UI proporciona una interfaz frontal sencilla basada en navegador para el agente autónomo de código abierto BabyAGI. Los usuarios ingresan un objetivo general y una tarea inicial; el sistema aprovecha grandes modelos de lenguaje para generar tareas subsiguientes, priorizarlas en función de su relevancia para el objetivo principal y ejecutar cada paso. Durante todo el proceso, BabyAGI UI mantiene un historial de tareas completadas, muestra los resultados de cada ejecución y actualiza dinámicamente la cola de tareas. Los usuarios pueden ajustar parámetros como tipo de modelo, retención de memoria y límites de ejecución, alcanzando un equilibrio entre automatización y control en flujos de trabajo autodirigidos.

bedrock-agent es un marco versátil de agentes de IA que se integra con la suite de grandes modelos de lenguaje de AWS Bedrock para orquestar flujos de trabajo complejos y dirigidos por tareas. Ofrece una arquitectura de plugins para registrar herramientas personalizadas, módulos de memoria para la persistencia de contexto y un mecanismo de razonamiento en cadena para mejorar el lógica. A través de una API Python sencilla y una interfaz de línea de comandos, permite a los desarrolladores definir agentes que pueden llamar a servicios externos, procesar documentos, generar código o interactuar con usuarios vía chat. Los agentes pueden configurarse para seleccionar automáticamente las herramientas relevantes en función de las solicitudes de los usuarios y mantener el estado conversacional a través de sesiones. Este marco es de código abierto, extensible y optimizado para prototipado rápido y despliegue de asistentes IA en entornos locales o en la nube de AWS.