SendCall.AI ofrece una plataforma innovadora para automatizar llamadas a través de agentes avanzados impulsados por IA. Estos agentes pueden llevar a cabo conversaciones continuas, similares a las humanas, lo que los hace altamente efectivos para ventas, entrevistas de recursos humanos, servicio al cliente y más. Con capacidades que incluyen memoria infinita, recuerdo perfecto y la posibilidad de realizar acciones autónomas, SendCall.AI enriquece las interacciones del usuario y la eficiencia operativa. La plataforma soporta una amplia gama de aplicaciones, incluyendo la resolución de problemas y el compromiso con los clientes, asegurando que las empresas puedan sobrepasar fácilmente sus objetivos de comunicación.

Agentic AI proporciona un entorno completamente basado en la web donde los usuarios definen objetivos para agentes autónomos. Cada agente analiza las metas, selecciona las herramientas o APIs apropiadas, ejecuta tareas en secuencia y se adapta en función de resultados intermedios. La plataforma incluye gestión de memoria para mantener el contexto, un panel de control en tiempo real para monitorear el progreso y configuraciones de agentes personalizables. Los agentes pueden interactuar con servicios externos, obtener datos, generar informes y realizar decisiones automáticas para optimizar cargas operativas.

Taiat (TypeScript AI Agent Toolkit) es un framework ligero y extensible para crear agentes de IA autónomos en entornos Node.js y navegador. Permite definir comportamientos del agente, integrarse con APIs de modelos de lenguaje grandes como OpenAI y Hugging Face, y orquestar flujos de trabajo de ejecución de herramientas de múltiples pasos. El framework soporta backend de memoria personalizables para conversaciones con estado, registro de herramientas para búsquedas web, operaciones con archivos y llamadas a API externas, además de estrategias de decisión plug-in. Con Taiat, puedes prototipar rápidamente agentes que planifican, razonan y ejecutan tareas de manera autónoma, desde recuperación de datos y resumen hasta generación automática de código y asistentes conversacionales.

TinyAgent proporciona un marco ligero para orquestar tareas complejas con modelos GPT de OpenAI. Los desarrolladores instalan mediante pip, configuran una clave API, definen herramientas o plugins, y utilizan un contexto en memoria para mantener conversaciones de múltiples pasos. TinyAgent soporta encadenar tareas, integrar APIs externas y persistir memorias de usuario o sistema. Su API simple en Python te permite prototipar flujos de trabajo de análisis de datos autónomos, chatbots de atención al cliente, asistentes de generación de código u otros casos que requieran un agente inteligente y con estado. La biblioteca permanece completamente de código abierto, extensible y multiplataforma.

TinyAgent es un constructor de agentes de IA de bajo código que permite a cualquier persona diseñar, probar y desplegar agentes inteligentes. Define indicaciones personalizadas, integra APIs externas o fuentes de datos y configura la memoria del agente para mantener el contexto. Una vez configurados, los agentes se pueden usar a través de una interfaz de chat web, extensión de Chrome o código incrustado. Con análisis y registro, puedes monitorear el rendimiento y realizar iteraciones rápidamente. TinyAgent simplifica tareas repetitivas como generación de informes, clasificación de correos electrónicos y cualificación de prospectos, reduciendo el trabajo manual y aumentando la productividad del equipo.

Neuron AI es una plataforma integral sin servidor para crear, desplegar y gestionar agentes de IA inteligentes. Soporta los principales proveedores de LLM (OpenAI, Anthropic, Hugging Face) y permite pipelines multi-modelo, manejo de contexto conversacional y flujos automatizados vía interfaz low-code o SDKs. Con ingestión de datos incorporada, búsqueda vectorial e integración de plugins, Neuron simplifica la adquisición de conocimiento y orquestación de servicios. Su infraestructura de auto-escalado y dashboards de monitoreo garantizan rendimiento y fiabilidad, ideal para chatbots empresariales, asistentes virtuales y bots de procesamiento automatizado de datos.

AgentSmithy está diseñado para agilizar el ciclo de desarrollo de agentes de IA ofreciendo componentes modulares para la gestión de memoria, planificación de tareas y orquestación de la ejecución. El marco aprovecha Google Cloud Storage o Firestore para memoria persistente, Cloud Functions para disparadores basados en eventos y Pub/Sub para mensajería escalable. Los handlers definen el comportamiento del agente, mientras que los planificadores gestionan la ejecución de tareas de múltiples pasos. Los módulos de observabilidad rastrean métricas de rendimiento y registros. Los desarrolladores pueden integrar plugins a medida para mejorar capacidades como fuentes de datos personalizadas, LLMs especializados o herramientas específicas del dominio. La arquitectura nativa en la nube de AgentSmithy garantiza alta disponibilidad y elasticidad, permitiendo desplegar sin problemas en entornos de desarrollo, pruebas y producción. Con seguridad integrada y controles de acceso basados en roles, los equipos pueden mantener la gobernanza y aprovechar una rápida iteración en soluciones de agentes inteligentes.

AgentSpeak es una implementación de código abierto en Java del lenguaje de programación AgentSpeak(L), diseñada para facilitar la creación y gestión de agentes autónomos BDI (Creencias-Deseos-Intenciones). Cuenta con un entorno de ejecución que analiza el código AgentSpeak(L), mantiene las bases de creencias de los agentes, dispara eventos y selecciona y ejecuta planes basados en las creencias y objetivos actuales. El intérprete soporta ejecución concurrente de agentes, actualizaciones dinámicas de planes y semánticas personalizables. Con una arquitectura modular, los programadores pueden extender componentes centrales como la selección de planes y la revisión de creencias. AgentSpeak permite a académicos e industriales prototipar, simular y desplegar agentes inteligentes en simulaciones, sistemas IoT y escenarios multi-agente.

Baidu AI App Builder ofrece un entorno completo para desarrollar agentes y aplicaciones impulsados por IA mediante un enfoque visual de bajo código. Los usuarios pueden aprovechar los servicios integrados de IA de Baidu, como NLP, recuperación de grafo de conocimiento, conversión de voz a texto y texto a voz para construir chatbots inteligentes que soporten conversaciones de múltiples turnos y manejen las intenciones del usuario. La plataforma proporciona módulos de arrastrar y soltar para diseñar flujos de diálogo, conectar con APIs externas y automatizar tareas backend mediante constructores de flujo de trabajo. También soporta la gestión de base de conocimiento importando datos FAQ y documentos personalizados, mejorando la precisión del agente. Una vez configurados, los agentes se pueden desplegar en web, WeChat, Mini Program de Baidu y otros canales. Un panel de análisis integrado rastrea las interacciones de los usuarios, el rendimiento del agente y ayuda a refinar las respuestas.

AutoAct está diseñado para simplificar el desarrollo de agentes inteligentes combinando razonamiento impulsado por LLM con planificación estructurada e integración modular de herramientas. Ofrece un componente de Planificador para generar secuencias de acciones, un ToolKit para definir y llamar APIs externas, y un módulo de Memoria para mantener el contexto. Con registro, gestión de errores y políticas configurables, AutoAct soporta automatización robusta de extremo a extremo para tareas como análisis de datos, generación de contenido y asistentes interactivos. Los desarrolladores pueden personalizar los flujos de trabajo, ampliar herramientas y desplegar agentes en local o en la nube.

El marco BeeAI ofrece una arquitectura completamente modular para construir agentes inteligentes capaces de realizar tareas, gestionar estados e interactuar con herramientas externas. Incluye un gestor de memoria para retención de contexto a largo plazo, un sistema de plugins para integración de habilidades personalizadas, y soporte integrado para encadenamiento de APIs y coordinación multi-agente. El framework proporciona SDKs en Python y JavaScript, una interfaz de línea de comandos para crear proyectos y scripts de despliegue para cloud, Docker o dispositivos Edge. Paneles de control y utilidades de registro ayudan a monitorear el rendimiento de los agentes y resolver problemas en tiempo real.

BotCircuits proporciona una plataforma sin código que simplifica la creación y el despliegue de agentes de IA basados en texto y habilitados para la voz. Ya sea que busques automatizar el soporte al cliente, crear chatbots interactivos o desarrollar asistentes virtuales inteligentes, BotCircuits ofrece un conjunto de herramientas e integraciones poderosas. La plataforma admite el diseño dinámico de conversaciones, lo que facilita la construcción de flujos de trabajo de múltiples etapas e interacciones similares a las humanas. No se requieren habilidades de codificación, lo que la hace accesible para una amplia gama de usuarios.

Los Agentes de IA de Five9 aprovechan la inteligencia artificial para automatizar interacciones rutinarias con los clientes, proporcionando soporte 24/7. Pueden entender consultas en lenguaje natural, optimizar respuestas e integrarse perfectamente con los sistemas existentes. Esto permite a las empresas mejorar la eficiencia de su servicio al cliente mientras reducen los costos operativos. Los Agentes de IA utilizan el aprendizaje automático para mejorar con el tiempo, asegurando que proporcionen información precisa y relevante basada en las consultas de los usuarios.

El Kit de Desarrollo de Agentes de Google es un potente conjunto de herramientas diseñado para que los desarrolladores creen agentes conversacionales inteligentes. Proporciona un extenso conjunto de características y herramientas, permitiendo la integración de capacidades de IA en las aplicaciones de manera fluida. Con soporte para comprensión de lenguaje natural, reconocimiento de voz y despliegue multiplataforma, los desarrolladores pueden crear agentes que interactúan con los usuarios a través de la conversación, mejorando significativamente la experiencia del usuario.

Jsonify utiliza agentes de IA avanzados para explorar y comprender automáticamente sitios web. Trabajan según sus objetivos especificados, encontrando, filtrando y extrayendo datos estructurados a gran escala. Utilizando visión por computadora y IA generativa, los agentes de Jsonify pueden percibir e interpretar contenido web como un ser humano. Esto elimina la necesidad de un raspado de datos manual tradicional y que consume tiempo, ofreciendo una solución más rápida y eficiente para la extracción de datos.

La API Junjo Python es un SDK que permite a los desarrolladores integrar agentes IA en aplicaciones Python. Proporciona una interfaz unificada para definir agentes, conectarse a LLMs, orquestar herramientas como búsquedas web, bases de datos o funciones personalizadas, y mantener la memoria conversacional. Los desarrolladores pueden construir cadenas de tareas con lógica condicional, transmitir respuestas en tiempo real a los clientes y manejar errores con gracia. La API soporta extensiones por plugins, procesamiento multilingüe y recuperación de datos en tiempo real, permitiendo casos de uso desde soporte al cliente automatizado hasta bots de análisis de datos. Con documentación completa, ejemplos de código y diseño al estilo Python, la API Junjo Python reduce el tiempo al mercado y la carga operacional en el despliegue de soluciones basadas en agentes inteligentes.

LangMem proporciona capacidades especializadas de gestión de la memoria para los agentes de IA, permitiéndoles retener y recordar grandes cantidades de información. Esta herramienta permite a los usuarios agregar recuerdos, modificar información existente y recuperar recuerdos basado en consultas específicas. Al integrar la memoria en los procesos de IA, LangMem mejora la comprensión contextual y la relevancia de las respuestas, lo que lo hace invaluable para aplicaciones que requieren aprendizaje continuo y adaptación.

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.

LLM-Agent proporciona una arquitectura estructurada para construir agentes inteligentes usando LLMs. Incluye un conjunto de herramientas para definir herramientas personalizadas, módulos de memoria para preservar el contexto y ejecutores que orquestan cadenas complejas de acciones. Los agentes pueden llamar API, ejecutar procesos locales, consultar bases de datos y gestionar el estado de conversación. Las plantillas de prompts y los hooks de plugins permiten ajustar el comportamiento del agente. Diseñado para la extensibilidad, LLM-Agent soporta añadir nuevas interfaces de herramientas, evaluadores personalizados y rutas dinámicas de tareas, permitiendo investigación automatizada, análisis de datos, generación de código y más.

llm-ReAct implementa la arquitectura ReAct (Reasoning and Acting) para modelos de lenguaje grande, permitiendo una integración fluida del razonamiento en cadena con la ejecución de herramientas externas y el almacenamiento de memoria. Los desarrolladores pueden configurar un conjunto de herramientas personalizadas —como búsqueda web, consultas a bases de datos, operaciones con archivos y calculadoras— e instruir al agente para planear tareas de múltiples pasos, invocando herramientas según sea necesario para recuperar o procesar información. El módulo de memoria integrado preserva el estado de la conversación y acciones pasadas, apoyando comportamientos del agente más conscientes del contexto. Con código modular en Python y soporte para APIs de OpenAI, llm-ReAct simplifica la experimentación y despliegue de agentes inteligentes que puedan resolver problemas de forma adaptativa, automatizar flujos de trabajo y ofrecer respuestas enriquecidas en contexto.