AgentScript es un marco de agentes IA que permite a los usuarios componer visualmente flujos de trabajo, integrar APIs externas y configurar agentes autónomos. Con depuración integrada, paneles de monitoreo y control de versiones, los equipos pueden crear prototipos, probar y desplegar rápidamente agentes que manejen tareas como análisis de datos, soporte al cliente y automatización de procesos. Los agentes pueden programarse, activarse por eventos o ejecutarse continuamente, y se pueden ampliar mediante código personalizado o plugins de terceros.

Magi MDA es un marco de agentes AI centrado en el desarrollador que simplifica la creación y despliegue de agentes autónomos. Expone un conjunto de componentes centrales—planificadores, ejecutores, intérpretes y memorias—that pueden ensamblarse en pipelines personalizados. Los usuarios pueden conectarse a proveedores LLM populares para generación de texto, agregar módulos de recuperación para aumento de conocimiento e integrar herramientas o APIs arbitrarias para tareas especializadas. El framework gestiona automáticamente el razonamiento paso a paso, el enrutamiento de herramientas y la gestión del contexto, permitiendo a los equipos centrarse en lógica de dominio en lugar de en el boilerplate de orquestación.

El marco Mosaic AI Agent combina técnicas de recuperación sofisticadas con IA generativa para brindar a los usuarios el poder de acceder y generar contenido basado en un conjunto rico de datos. Mejora la capacidad de una aplicación de IA no solo para generar texto, sino también para tener en cuenta datos relevantes recuperados de diversas fuentes, ofreciendo una mayor precisión y contexto en las salidas. Esta tecnología facilita interacciones más inteligentes y empodera a los desarrolladores para construir soluciones de IA que son no solo creativas, sino también respaldadas por datos completos.

MultiLang Status Agents es un marco de agentes IA de código abierto que demuestra cómo construir y desplegar agentes de verificación del estado multiplataforma usando varios lenguajes de programación. Proporciona muestras de código en Python, C# y JavaScript que se integran con Semantic Kernel y las APIs GPT de OpenAI para consultar endpoints de salud o estado del servicio. El marco estandariza los flujos de trabajo de los agentes, incluyendo la construcción de prompts, autenticación API, análisis de resultados y resumen. Los usuarios pueden ampliar o personalizar estos agentes para agregar nuevas integraciones de servicios, modificar los prompts o incrustar los agentes de estado en aplicaciones web y paneles administrativos. Al abstraer las implementaciones específicas del lenguaje, el marco acelera el desarrollo de herramientas de monitoreo consistentes y basadas en IA en diversas pilas tecnológicas.

El Multi-LLM Dynamic Agent Router es un marco de arquitectura abierta para construir colaboraciones de agentes de IA. Cuenta con un enrutador dinámico que dirige las sub-solicitudes al modelo lingüístico óptimo y una interfaz GraphQL para definir prompts compuestos, consultar resultados y fusionar respuestas. Esto permite a los desarrolladores dividir tareas complejas en micro-prompts, enviarlos a LLM especializados y recombinar las salidas de forma programática, logrando mayor relevancia, eficiencia y mantenibilidad.

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.

Python AGNO Memory Agent ofrece un enfoque estructurado para la memoria de los agentes, organizando los recuerdos mediante un marco AGNO. Utiliza modelos de incrustación para convertir recuerdos textuales en representaciones vectoriales y los almacena en almacenes de vectores configurables como ChromaDB, FAISS o SQLite. Los agentes pueden añadir nuevos recuerdos, consultar eventos pasados relevantes, actualizar entradas obsoletas o borrar datos irrelevantes. La biblioteca ofrece seguimiento del cronograma, almacenes de memoria con espacio de nombres para escenarios multi-agente y umbrales de similitud personalizables. Se integra fácilmente con los marcos LLM populares y puede extenderse con modelos de incrustación personalizados para diversas aplicaciones de agentes IA.

El Framework Stella permite a los desarrolladores construir agentes IA robustos que mantienen el contexto, realizan acciones asistidas por herramientas y ofrecen experiencias de conversación dinámicas. Al abstraer las complejidades de las integraciones LLM, Stella ofrece adaptadores independientes del proveedor para OpenAI, Hugging Face y modelos autohospedados. Los agentes pueden usar almacenes de memoria personalizables para recordar datos de usuario e historial de conversaciones, y los plugins facilitan interacciones con APIs externas, bases de datos o servicios. El motor de orquestación integrado gestiona los ciclos de decisión, mientras que un DSL conciso permite definir acciones, llamadas a herramientas y manejo de respuestas. Ya sea creando bots de soporte al cliente, asistentes de investigación o automatizadores de flujos de trabajo, Stella proporciona una base escalable para desplegar agentes IA de nivel producción.