Melissa proporciona una arquitectura ligera y extensible para construir agentes impulsados por IA sin requerir un extenso código boilerplate. En su núcleo, el framework utiliza un sistema basado en plugins donde los desarrolladores pueden registrar acciones personalizadas, conectores de datos y módulos de memoria. El subsistema de memoria permite la conservación del contexto a través de interacciones, mejorando la continuidad conversacional. Los adaptadores de integración permiten a los agentes obtener y procesar información desde API, bases de datos o archivos locales. Combinando una API sencilla, herramientas CLI y interfaces estandarizadas, Melissa agiliza tareas como automatizar consultas de clientes, generar informes dinámicos o orquestar flujos de trabajo de múltiples pasos. El framework es independiente del lenguaje para integraciones, adecuado para proyectos centrados en Python y puede desplegarse en entornos Linux, macOS o Docker.

Multi-Agent LLM Recipe Prices orquesta una serie de agentes de IA especializados para desglosar recetas en ingredientes, consultar bases de datos o APIs externos para obtener tasas de mercado en tiempo real, realizar conversiones de unidades y sumar los costos totales por moneda. Escrito en Python, utiliza un agente de análisis de recetas para extraer ítems, un agente de búsqueda de precios para obtener precios actuales y un agente de conversión de divisas para gestionar precios internacionales. El marco registra cada paso, soporta extensiones a través de plugins para nuevos proveedores de datos y ofrece un desglose de costos detallado en formatos JSON o CSV para análisis ulterior.

vagent_comm es un marco cliente API que simplifica el intercambio de mensajes entre aplicaciones Python y agentes VAgent AI. Soporta autenticación segura con tokens, formato automático de JSON y doble transporte mediante WebSocket y HTTP REST. Los desarrolladores pueden establecer sesiones, enviar cargas de texto o datos, gestionar respuestas en flujo y manejar reintentos en errores. La interfaz asincrónica de la biblioteca y la gestión de sesiones incorporada permiten una integración sin problemas en chatbots, servidores de asistentes virtuales y flujos de trabajo automatizados.

SecGPT envuelve las llamadas a LLM con controles de seguridad en capas y pruebas automáticas. Los desarrolladores definen perfiles de seguridad en YAML, integran la biblioteca en sus pipelines de Python y aprovechan módulos para detección de inyección de prompts, prevención de filtraciones de datos, simulación de amenazas adversarias y monitoreo de cumplimiento. SecGPT genera informes detallados sobre violaciones, soporta alertas vía webhooks y se integra sin problemas con herramientas como LangChain y LlamaIndex para garantizar despliegues AI seguros y conformes.

Lila ofrece un marco completo de agentes IA diseñado para razonamiento de múltiples pasos y ejecución autónoma de tareas. Los desarrolladores pueden definir herramientas personalizadas (APIs, bases de datos, webhooks) y configurarlos para que se llamen dinámicamente durante la ejecución. Ofrece módulos de memoria para almacenar el historial de conversaciones y hechos, un componente de planificación para secuenciar subtareas y un prompting de cadenas de pensamiento para caminos de decisión transparentes. Su sistema de plugins permite extensiones fluidas con nuevas capacidades, mientras que la monitorización integrada rastrea las acciones y salidas del agente. Su diseño modular facilita la integración en proyectos Python existentes o su despliegue como servicio alojado para flujos de trabajo de agentes en tiempo real.

Llama-Agent es un conjunto de herramientas enfocado en desarrolladores para crear agentes de IA inteligentes potenciados por grandes modelos de lenguaje. Ofrece integración de herramientas para llamar a APIs o funciones externas, gestión de memoria para almacenar y recuperar contexto, y planificación en cadena de pensamiento para desglosar tareas complejas. Los agentes pueden ejecutar acciones, interactuar con entornos personalizados y adaptarse mediante un sistema de plugins. Como un proyecto de código abierto, soporta la extensión sencilla de componentes centrales, permitiendo experimentación rápida y despliegue de flujos de trabajo automatizados en varias áreas.

Self Collab AI ofrece un marco modular en el que los desarrolladores definen agentes autónomos, canales de comunicación y objetivos de tareas. Los agentes usan prompts y patrones predefinidos para negociar responsabilidades, intercambiar datos y iterar soluciones. Basado en Python y con interfaces fáciles de extender, soporta integración con LLMs, plugins personalizados y APIs externas. Los equipos pueden prototipar rápidamente flujos de trabajo complejos—como asistentes de investigación, generación de contenido o pipelines de análisis de datos—configurando roles de agentes y reglas de colaboración sin necesidad de código de orquestación profundo.

sma-begin establece una base de código optimizada para crear agentes impulsados por IA, abstrayendo componentes comunes como procesamiento de entrada, lógica de decisión y generación de salida. En su núcleo, implementa un ciclo de agente que consulta a un LLM, interpreta la respuesta y ejecuta opcionalmente herramientas integradas, como clientes HTTP, manejadores de archivos o scripts personalizados. Los módulos de memoria permiten al agente recordar interacciones previas o contexto, mientras que el encadenamiento de instrucciones soporta flujos de trabajo de múltiples pasos. La gestión de errores captura fallos de API o salidas de herramientas inválidas. Los desarrolladores solo necesitan definir los prompts, herramientas y comportamientos deseados. Con poco código boilerplate, sma-begin acelera el prototipado de chatbots, scripts de automatización o asistentes específicos de dominio en cualquier plataforma que soporte Python.

SQL LangChain Agent es un agente IA especializado basado en el marco LangChain, diseñado para cerrar la brecha entre el lenguaje natural y las consultas estructuradas de bases de datos. Utilizando modelos de lenguaje de OpenAI, el agente interpreta las solicitudes del usuario en inglés simple, formula comandos SQL sintácticamente correctos y los ejecuta de forma segura en bases de datos relacionales a través de SQLAlchemy. Los resultados de las consultas se formatean de nuevo en respuestas conversacionales o estructuras de datos para su procesamiento posterior. Al automatizar la generación y ejecución de SQL, el agente permite a los equipos de datos explorar y analizar datos sin necesidad de programar, acelerando la generación de informes y reduciendo errores humanos en la creación de consultas.

Airtest es un marco de automatización avanzado diseñado para pruebas de UI de juegos y aplicaciones. Proporciona una API independiente de la plataforma que permite a los desarrolladores crear scripts de prueba que funcionan en diversos sistemas operativos y dispositivos, como Windows, Android, iOS y otros. Con características como pruebas visuales, minimiza el esfuerzo requerido para la creación de pruebas. Airtest admite la integración con lenguajes de programación populares como Python y puede automatizar fácilmente las interacciones con los elementos de la UI, convirtiéndose en una solución preferida para los desarrolladores que buscan mejorar sus procesos de prueba y garantizar un rendimiento consistente de la aplicación.

AutoBrowse es una biblioteca para desarrolladores que posibilita la automatización web basada en LLM. Aprovechando grandes modelos de lenguaje, planifica y ejecuta acciones del navegador: búsqueda, navegación, interacción y extracción de información de páginas web. Con un patrón planificador-ejecutor, descompone tareas de alto nivel en acciones paso a paso, gestionando renderizado de JavaScript, entradas de formularios, traversal de enlaces y análisis de contenido. Produce datos estructurados o resúmenes, ideal para investigación, recopilación de datos, pruebas automatizadas y flujos de inteligencia competitiva.

ChatTTS es un modelo generativo de habla optimizado específicamente para aplicaciones basadas en diálogos. Aprovechando arquitecturas neuronales avanzadas, produce una habla natural y expresiva con prosodia controlable y similitud del hablante. Los usuarios pueden especificar identidades de hablantes, ajustar la velocidad y el tono, y afinar el tono emocional para diferentes contextos conversacionales. El modelo es de código abierto y está alojado en Hugging Face, permitiendo una integración sencilla mediante APIs de Python o inferencia del modelo en entornos locales. ChatTTS soporta síntesis en tiempo real, procesamiento por lotes y capacidades multilingües, siendo apto para chatbots, asistentes virtuales, narración interactiva y herramientas de accesibilidad que requieren interacciones vocales humanas y dinámicas.

La Biblioteca de Cumplimiento de Dialogflow en Python es un marco de código abierto que maneja solicitudes HTTP de Dialogflow, mapea las intenciones a funciones manejadoras en Python, administra sesiones y contextos de salida, y construye respuestas estructuradas incluyendo texto, tarjetas, chips de sugerencias y cargas útiles personalizadas. Abstrae la estructura JSON de la API webhook de Dialogflow en clases y métodos Python convenientes, acelerando la creación de backend conversacionales y reduciendo el código boilerplate en la integración con bases de datos, sistemas CRM o APIs externas.