Tiny-OAI-MCP-Agent proporciona una arquitectura de agente pequeña y extensible basada en la API de OpenAI. Implementa un ciclo de proceso multi-cognitivo (MCP) para razonamiento, memoria y uso de herramientas. Tú defines herramientas (APIs, operaciones en archivos, ejecución de código), y el agente planifica tareas, recuerda contexto, invoca herramientas y itera en los resultados. Esta base de código minimalista permite a los desarrolladores experimentar con flujos de trabajo autónomos, heurísticas personalizadas y patrones avanzados de prompt, gestionando automáticamente llamadas API, gestión de estado y recuperación de errores.

El Agente de IA con MCP es un marco completo diseñado para facilitar el desarrollo de agentes IA avanzados capaces de mantener un contexto a largo plazo, realizar razonamiento de múltiples pasos y adaptar estrategias según la memoria. Utiliza un diseño modular con Memory Manager, Conditional Planner y Prompt Manager, permitiendo integraciones personalizadas y extensiones con varios LLM. El Memory Manager almacena persistentemente interacciones pasadas, asegurando la retención del contexto. El Conditional Planner evalúa condiciones en cada paso y selecciona dinámicamente la siguiente acción. El Prompt Manager formatea entradas y encola tareas de manera fluida. Escrito en Python, se integra con modelos GPT de OpenAI vía API, soporta generación aumentada por recuperación y facilita agentes conversacionales, automatización de tareas o sistemas de apoyo a decisiones. Documentación extensa y ejemplos guían a los usuarios en configuración y personalización.

AL3RT Personalizado aprovecha la tecnología AI avanzada para proporcionar a los usuarios alertas altamente personalizadas y gestión de tareas. Funciona en tiempo real, adaptándose a su contexto y preferencias para ayudar a simplificar sus responsabilidades y notificaciones. Este asistente intuitivo aprende de sus patrones, asegurando que la información proporcionada sea relevante y oportuna, lo que le permite mantenerse organizado y eficiente en sus tareas diarias.

Dial4JaCa es un plugin de biblioteca Java para la plataforma multiagentes JaCaMo que intercepta los mensajes entre agentes, codifica las intenciones del agente y las enruta a través de backend LLM (OpenAI, modelos locales). Gestiona el contexto del diálogo, actualiza las bases de creencias e integra la generación de respuestas directamente en los ciclos de razonamiento AgentSpeak(L). Los desarrolladores pueden personalizar las indicaciones, definir artefactos de diálogo y manejar llamadas asincrónicas, permitiendo a los agentes interpretar enunciados del usuario, coordinar tareas y recuperar información externa en lenguaje natural. Su diseño modular soporta gestión de errores, registro en logs y selección de múltiples LLM, ideal para investigación, educación y prototipado rápido de sistemas multiagentes conversacionales.

MInD es un marco de memoria basado en Python diseñado para potenciar agentes de IA impulsados por LLM con capacidades de memoria robustas. Permite a los agentes captar entradas de usuario y eventos del sistema como registros episódicos, condensar esos registros en resúmenes semánticos y recuperar memorias relevantes según se requiera. Con políticas de retención configurables, búsqueda por similitud y resumen automatizado, MInD mantiene una base de conocimientos persistente que los agentes consultan durante la inferencia. Esto asegura que recuerden interacciones previas con precisión, adapten respuestas en función del historial y entreguen diálogos personalizados y coherentes en múltiples sesiones.