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.

Doraemon-Agent es una plataforma y marco de Python de código abierto diseñado para que los desarrolladores creen agentes de IA sofisticados. Permite integrar plugins personalizados y herramientas externas, mantener memoria a largo plazo entre sesiones y ejecutar planificaciones en cadena con múltiples pasos. Los desarrolladores pueden configurar roles de agentes, gestionar el contexto, registrar interacciones y ampliar funcionalidades mediante una arquitectura de plugins. Simplifica la creación de asistentes autónomos para tareas como análisis de datos, soporte en investigación o automatización del servicio al cliente.

FastMCP es un framework de código abierto en Python para construir servidores y clientes MCP (Protocolo de Contexto del Modelo) que habilitan a los LLM con herramientas externas, fuentes de datos y peticiones personalizadas. Los desarrolladores definen clases de herramientas y manejadores de recursos en Python, los registran en el servidor FastMCP y los despliegan usando protocolos de transporte como HTTP, STDIO o SSE. La biblioteca cliente ofrece una interfaz asíncrona para interactuar con cualquier servidor MCP, facilitando la integración fluida de agentes AI en aplicaciones.

IoA proporciona una arquitectura flexible para definir, coordinar y ejecutar múltiples agentes de IA en un flujo de trabajo unificado. Los componentes clave incluyen un planificador que descompone objetivos de alto nivel, un ejecutor que asigna tareas a agentes especializados, y módulos de memoria para la gestión del contexto. Soporta integración con APIs y kit de herramientas externas, monitoreo en tiempo real y plugins de habilidades personalizables. Los desarrolladores pueden prototipar rápidamente asistentes autónomos, bots de atención al cliente y pipelines de procesamiento de datos combinando módulos prefabricados o extendiéndolos con lógica personalizada.

Magma Deploy es una plataforma de despliegue de agentes de IA que simplifica todo el proceso de construir, escalar y monitorear asistentes inteligentes. Los usuarios definen visualmente flujos de trabajo aumentados por recuperación, se conectan a cualquier base de datos vectorial, eligen modelos de OpenAI o de código abierto, y configuran reglas de enrutamiento dinámico. La plataforma gestiona la generación de incrustaciones, la gestión del contexto, el escalado automático y los análisis de uso, permitiendo a los equipos centrarse en la lógica del agente y en la experiencia del usuario en lugar de la infraestructura backend.

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.

SimplerLLM proporciona a los desarrolladores una API minimalista para componer cadenas LLM, definir acciones del agente y orquestar llamadas a herramientas. Con abstracciones integradas para retención de memoria, plantillas de instrucciones y análisis de resultados, los usuarios pueden ensamblar rápidamente agentes conversacionales que mantienen el contexto entre interacciones. El marco se integra perfectamente con modelos de OpenAI, Azure y HuggingFace, y soporta conjuntos de herramientas pluggables para búsquedas, calculadoras y APIs personalizadas. Su núcleo liviano minimiza dependencias, permitiendo un desarrollo ágil y un despliegue sencillo en la nube o en el borde. Ya sea que construyas chatbots, asistentes de QA o automatizadores de tareas, SimplerLLM simplifica los pipelines end-to-end de agentes LLM.

El agente Wumpus LLM está diseñado para simplificar el desarrollo de agentes IA Socratic avanzados proporcionando utilidades de orquestación preconstruidas, plantillas estructuradas de solicitudes y una integración de herramientas sin fisuras. Los usuarios definen personalidades de agentes, conjuntos de herramientas y flujos de conversación, luego aprovechan la gestión integrada de cadenas de pensamiento para una razonación transparente. El marco maneja cambios de contexto, recuperación de errores y almacenamiento de memoria, permitiendo procesos de decisión en múltiples pasos. Incluye una interfaz de plugins para APIs, bases de datos y funciones personalizadas, permitiendo a los agentes navegar por la web, consultar bases de conocimiento o ejecutar código. Con registros exhaustivos y depuración, los desarrolladores pueden rastrear cada paso de razonamiento, ajustar comportamientos del agente y desplegar en cualquier plataforma compatible con Python 3.7+.

La plantilla de Agente FastAPI LangGraph ofrece una base integral para desarrollar agentes impulsados por LLM dentro de una aplicación FastAPI. Incluye nodos predefinidos de LangGraph para tareas comunes como completado de texto, embedding y búsqueda de similitud vectorial, permitiendo a los desarrolladores crear nodos y pipelines personalizados. La plantilla gestiona el historial de conversaciones mediante módulos de memoria que mantienen el contexto entre sesiones y soporta configuraciones basadas en entorno para diferentes etapas de despliegue. Archivos Docker integrados y una estructura compatible con CI/CD aseguran una containerización y despliegue sin problemas. Middleware de registro y manejo de errores mejoran la observabilidad, mientras que la base de código modular facilita extender funciones. Combinando el framework web de alto rendimiento FastAPI con las capacidades de orquestación de LangGraph, esta plantilla simplifica el ciclo de vida del desarrollo del agente desde prototipado hasta producción.

AI Agents es un marco de trabajo web completo en Python diseñado para agilizar el desarrollo de agentes de software inteligentes. Ofrece kits de herramientas listos para usar para integrar servicios externos como búsqueda en la web, entrada/salida de archivos y APIs personalizadas. Con módulos de memoria integrados, los agentes mantienen el contexto a través de las interacciones, permitiendo razonamiento avanzado en múltiples pasos y conversaciones persistentes. El marco soporta múltiples proveedores de LLM, incluyendo OpenAI y modelos de código abierto, permitiendo a los desarrolladores cambiar o combinar modelos fácilmente. Los usuarios definen tareas, asignan herramientas y políticas de memoria, y el motor central orquesta la construcción de prompts, invocación de herramientas y análisis de respuestas para una operación de agente sin problemas.

Agent Script proporciona una capa de scripting declarativa sobre modelos de lenguaje grandes, permitiéndote escribir scripts en YAML o JSON que definan flujos de trabajo del agente, llamadas a herramientas y uso de memoria. Puedes conectar OpenAI, LLM locales u otros proveedores, conectar APIs externas como herramientas y configurar backends de memoria a largo plazo. El marco gestiona la gestión del contexto, ejecución asíncrona y registros detallados de forma predeterminada. Con un mínimo código, puedes prototipar chatbots, flujos RPA, agentes de extracción de datos o bucles de control personalizados, facilitando la creación, prueba y despliegue de automatizaciones alimentadas por IA.

agent-steps es un marco de orquestación de pasos en Python diseñado para facilitar el desarrollo de agentes AI mediante la descomposición de tareas complejas en pasos discretos y reutilizables. Cada paso encapsula una acción específica, como invocar un modelo de lenguaje, realizar transformaciones de datos o llamadas a APIs externas, y puede pasar contexto a pasos posteriores. La biblioteca soporta ejecución síncrona y asíncrona, permitiendo pipelines escalables. Las herramientas integradas de registro y depuración brindan transparencia en la ejecución de pasos, mientras que su arquitectura modular promueve la mantenibilidad. Los usuarios pueden definir tipos de pasos personalizados, enlazarlos en flujos de trabajo e integrarlos fácilmente en aplicaciones Python existentes. agent-steps es adecuado para construir chatbots, pipelines automatizados de datos, sistemas de soporte para decisiones y otras soluciones de IA de múltiples pasos.

Agentfy ofrece una arquitectura modular para construir agentes de IA combinando LLMs, backends de memoria e integraciones de herramientas en un entorno de ejecución cohesivo. Los desarrolladores declaran el comportamiento del agente usando clases en Python, registran herramientas (APIs REST, bases de datos, utilidades) y eligen almacenar memoria (local, Redis, SQL). El framework orquesta mensajes, acciones, llamadas a herramientas y gestión de contexto para automatizar tareas. La CLI integrada y el soporte Docker permiten implementaciones en un solo paso en la nube, borde o entornos de escritorio.

El SDK Swarms simplifica la creación, configuración y ejecución de sistemas multiagente colaborativos usando modelos de lenguaje grandes. Los desarrolladores definen agentes con roles distintos—investigador, sintetizador, crítico—y los agrupan en enjambres que intercambian mensajes a través de un bus compartido. El SDK se encarga de la programación, la persistencia del contexto y el almacenamiento de memoria, permitiendo una resolución iterativa de problemas. Con soporte nativo para OpenAI, Anthropic y otros proveedores LLM, ofrece integraciones flexibles. Utilidades para registro, agregación de resultados y evaluación del rendimiento ayudan a los equipos a prototipar y desplegar flujos de trabajo impulsados por IA para lluvia de ideas, generación de contenido, resumen y soporte a decisiones.

ChaptersAI es un innovador cliente de chat impulsado por IA para el modelo de lenguaje GPT de OpenAI. Permite a los usuarios navegar por temas complejos al dividir párrafos en ventanas de chat separadas, manteniendo el contexto general. La herramienta es especialmente útil para aquellos que trabajan en grandes proyectos o que necesitan profundizar en detalles específicos, proporcionando una forma más estructurada y organizada de manejar conversaciones e ideas.

CL4R1T4S capacita a los desarrolladores para construir agentes de IA ofreciendo abstracciones principales: Agente, Memoria, Herramientas y Cadena. Los agentes pueden usar LLMs para procesar entradas, llamar funciones externas y mantener el contexto en sesiones. Los módulos de memoria permiten almacenar el historial de conversaciones o conocimientos del dominio. Las herramientas pueden envolver llamadas a API, permitiendo a los agentes obtener datos o realizar acciones. Las cadenas definen pasos secuenciales para tareas complejas como análisis de documentos, extracción de datos o consultas iterativas. El marco maneja plantillas de solicitudes, llamadas a funciones y manejo de errores de forma transparente. Con CL4R1T4S, los equipos pueden prototipar chatbots, automatizaciones y sistemas de apoyo a decisiones, aprovechando el paradigma funcional de Clojure y su rico ecosistema.

CUPCAKE AGI (Pipeline Utilitario Composable para Creatividad, Conocimiento y Evolveabilidad en Inteligencia General Autónoma) es un marco flexible de Python que simplifica la construcción de agentes autónomos combinando modelos de lenguaje, memoria y herramientas externas. Ofrece módulos principales incluyendo un planificador de objetivos, un ejecutor de modelos y un gestor de memoria para mantener el contexto durante las interacciones. Los desarrolladores pueden ampliar la funcionalidad mediante plugins para integrar APIs, bases de datos o kits de herramientas personalizados. CUPCAKE AGI admite flujos de trabajo tanto sincrónicos como asincrónicos, lo que lo hace ideal para investigación, prototipado y despliegue de agentes de nivel de producción en diversas aplicaciones.

La biblioteca Dialogflow Fulfillment proporciona una forma estructurada de conectar tu agente Dialogflow con lógica backend personalizada a través de webhooks. Ofrece constructores de respuestas integrados para tarjetas, chips de sugerencias, respuestas rápidas y cargas útiles, además de gestión de contextos y extracción de parámetros. Los desarrolladores pueden definir manejadores de intenciones en un mapa conciso, aprovechar middleware para preprocesamiento e integrar con Actions on Google para aplicaciones de voz. El despliegue en Google Cloud Functions es sencillo, garantizando servicios conversacionales escalables, seguros y fáciles de mantener.

Dive es un marco de trabajo en Python de código abierto, diseñado para crear y ejecutar agentes de IA autónomos que puedan realizar tareas de múltiples pasos con intervención manual mínima. Al definir perfiles de agentes en archivos de configuración YAML simples, los desarrolladores pueden especificar APIs, herramientas y módulos de memoria para tareas como recuperación de datos, análisis y orquestación de pipelines. Dive gestiona el contexto, estado y ingeniería de prompts, permitiendo flujos de trabajo flexibles con manejo de errores y registro integrados. Su arquitectura modular soporta una amplia gama de modelos lingüísticos y sistemas de recuperación, facilitando la construcción de agentes para automatización de atención al cliente, generación de contenido y procesos DevOps. El marco escala desde prototipos hasta producción, ofreciendo comandos CLI y endpoints API para integrar agentes sin problemas en sistemas existentes.

e2e-chainlit-chatbot es un proyecto de ejemplo que demuestra el ciclo completo de desarrollo de un agente de IA conversacional usando Chainlit. El repositorio incluye código de extremo a extremo para lanzar un servidor web local que hospeda una interfaz de chat interactiva, integrándose con modelos de lenguaje grandes para respuestas, y gestionando el contexto de la conversación entre mensajes. Incluye plantillas de prompts personalizables, flujos multi-agente, y streaming en tiempo real de las respuestas. Los desarrolladores pueden configurar claves API, ajustar parámetros del modelo, y extender el sistema con lógica personalizada o integraciones. Con dependencias mínimas y documentación clara, este proyecto acelera la experimentación con chatbots dirigidos por IA y proporciona una base sólida para asistentes conversacionales de nivel productivo. También incluye ejemplos para personalizar componentes front-end, registro y manejo de errores. Diseñado para una integración fluida con plataformas en la nube, soporta tanto prototipos como casos de uso en producción.