El chat AI gratuito ofrece conversaciones de texto y voz ilimitadas, así como generación de imágenes de alta calidad, todo sin registros ni anuncios. Interactúa con una AI avanzada para diálogos naturales y contextualizados, y desata tu creatividad con generación de imágenes interminable. Sin suscripciones, costos ocultos ni anuncios; solo acceso puro y sin filtrar a herramientas AI poderosas. Personaliza las personas AI para que coincidan con tus preferencias o crea personalidades únicas para una experiencia personalizada. Mantente informado con las capacidades de búsqueda web integradas, e interactúa sin problemas utilizando reconocimiento de voz avanzado y síntesis de texto a voz.

CopilotKit es un marco de trabajo de código abierto en Python diseñado para que los desarrolladores creen agentes de IA personalizados. Ofrece una arquitectura modular donde puedes registrar y configurar herramientas — como acceso al sistema de archivos, búsqueda en la web, REPL de Python y conectores SQL — y enlazarlas con agentes que utilizan cualquier LLM compatible. Los módulos de memoria incorporados permiten la persistencia del estado de la conversación, mientras que LangGraph permite definir flujos de razonamiento estructurados para tareas complejas. Los agentes pueden ser desplegados en scripts, servicios web o aplicaciones CLI y escalar en diferentes proveedores en la nube. CopilotKit funciona perfectamente con los modelos de OpenAI, Azure OpenAI y Anthropic, potenciando flujos de trabajo automatizados, chatbots y bots de análisis de datos.

OmniSteward es una plataforma modular de orquestación de agentes IA construida en Python que se conecta a OpenAI, LLM locales y soporta modelos personalizados. Ofrece módulos de memoria para almacenar el contexto, kits de herramientas para llamadas API, búsqueda web, ejecución de código y consultas a bases de datos. Los usuarios definen plantillas de agentes con prompts, flujos de trabajo y desencadenantes. El framework orquesta múltiples agentes en paralelo, gestiona el historial de conversaciones y automatiza tareas mediante pipelines. Incluye también registros, paneles de monitoreo, arquitectura de plugins e integración con servicios de terceros. OmniSteward simplifica la creación de asistentes específicos de dominio para investigación, operaciones, marketing y más, ofreciendo flexibilidad, escalabilidad y transparencia de código abierto para empresas y desarrolladores.

Rubra proporciona un marco unificado para construir agentes alimentados por IA capaces de interactuar con herramientas externas, APIs o bases de conocimientos. Los usuarios definen comportamientos de agentes usando una interfaz JSON sencilla o SDK, luego conectan funciones como búsqueda web, recuperación de documentos, manipulación de hojas de cálculo o APIs específicas del dominio. La plataforma soporta pipelines de generación aumentada por recuperación, permitiendo que los agentes obtengan datos relevantes y generen respuestas informadamente. Los desarrolladores pueden probar y depurar agentes en una consola interactiva, monitorear métricas de rendimiento y escalar despliegues según se requiera. Con autenticación segura, control de acceso basado en roles y registros de uso detallados, Rubra simplifica la creación de agentes de grado empresarial. Ya sea para construir bots de soporte al cliente, asistentes de investigación automatizados o agentes de orquestación de workflows, Rubra acelera el desarrollo y la implementación.

WebChatGPT es una extensión de Chrome que mejora la funcionalidad de ChatGPT al incorporar resultados de búsqueda web relevantes en tiempo real en las respuestas. Esto hace que la salida de la IA sea más actual y precisa. La extensión también viene con una biblioteca de prompts de un clic, mejorando la calidad general de la interacción, facilitando la escritura creativa, resolviendo problemas de negocios y más. Ideal para clientes que desean aprovechar la IA para obtener ideas precisas y dinámicas, WebChatGPT es compatible con Chrome, Firefox y Edge.

Agents from Scratch TS es un marco de trabajo de código abierto en TypeScript que demuestra cómo construir agentes de IA desde cero usando LangChain. Incluye código de ejemplo para definir y registrar herramientas externas, gestionar la memoria conversacional, enrutar entradas de usuario al agente correcto y encadenar varias llamadas a LLM. Los desarrolladores pueden usarlo para entender las mejores prácticas, personalizar comportamientos de agentes e integrar nuevas capacidades como búsqueda en la web, recuperación de datos o plugins personalizados para automatizar tareas o construir asistentes interactivos.

La demo de agente AI proporciona una plantilla versátil para construir agentes de IA que puedan interactuar con usuarios y fuentes de datos externas. Aprovecha LangChain para orquestar cadenas, herramientas y módulos de memoria, permitiendo que el agente realice tareas como búsquedas web mediante SerpAPI, resumir contenido web, mantener un historial de conversaciones con memoria basada en vectores y ejecutar fragmentos de código a través de una herramienta REPL de Python segura. El agente expone comandos CLI y endpoints HTTP vía FastAPI, soportando entrada de texto y voz. Los desarrolladores pueden personalizar definiciones de herramientas y lógica de cadenas para adaptar los agentes a soporte al cliente, recuperación de datos o flujos de trabajo automatizados. La arquitectura modular simplifica la integración de nuevas capacidades como consultas a bases de datos o APIs de terceros.

El agente AI Researcher actúa como un asistente virtual de investigación que automatiza fases clave de la indagación científica. Comienza aceptando un tema definido por el usuario y realiza búsquedas en línea en bases de datos mediante búsqueda web integrada. Luego extrae y resume los artículos más relevantes, destaca hallazgos centrales e identifica brechas en la investigación. Usando estos insights, el agente genera nuevas preguntas de investigación y propone esquemas de diseño experimental. El marco soporta pipelines de tareas personalizables, permitiendo a los usuarios ajustar parámetros de búsqueda, la profundidad del resumen y estrategias de generación de ideas. Todas las interacciones ocurren mediante una interfaz de línea de comandos sencilla, usando scripts Python y APIs de OpenAI. Los investigadores pueden revisar, refinar y exportar resultados para acelerar revisiones de literatura y planificación temprana.