Divine Agent es una plataforma integral de agentes IA que simplifica el diseño, desarrollo y despliegue de trabajadores digitales autónomos. A través de su constructor visual de flujo de trabajo intuitivo, los usuarios pueden definir el comportamiento del agente como una secuencia de nodos, conectarse a cualquier API REST o GraphQL y escoger entre LLM soportados como OpenAI y Google PaLM. El módulo de memoria incorporado preserva el contexto entre sesiones, mientras que los análisis en tiempo real siguen el uso, rendimiento y errores. Una vez probado, los agentes pueden desplegarse como endpoints HTTP o integrarse con canales como Slack, correo electrónico y aplicaciones personalizadas, permitiendo automatizaciones rápidas en soporte al cliente, ventas y tareas de conocimiento.

Rusty Agent es una biblioteca ligera pero poderosa de Rust diseñada para simplificar la creación de agentes de IA autónomos que aprovechan grandes modelos de lenguaje. Introduce abstracciones centrales como Agentes, Herramientas y módulos de Memoria, permitiendo a los desarrolladores definir integraciones de herramientas personalizadas—por ejemplo, clientes HTTP, bases de conocimiento, calculadoras— y orquestar conversaciones de múltiples pasos programáticamente. Rusty Agent soporta construcción dinámica de solicitudes, respuestas en streaming y almacenamiento de memoria contextual a través de sesiones. Se integra perfectamente con la API de OpenAI (GPT-3.5/4) y puede extenderse para incluir otros proveedores de LLM. Gracias a su tipificación fuerte y beneficios de rendimiento de Rust, asegura una ejecución segura y concurrente de los flujos de trabajo del agente. Los casos de uso incluyen análisis de datos automatizados, chatbots interactivos, pipelines de automatización de tareas y más, empoderando a los desarrolladores de Rust a incorporar agentes inteligentes impulsados por el lenguaje en sus aplicaciones.

Real-Agents está diseñado para simplificar la creación y orquestación de agentes impulsados por IA que pueden realizar tareas complejas de manera autónoma. Construido en Python y compatible con los principales modelos de lenguaje grande, el marco presenta un diseño modular que comprende componentes centrales para la comprensión del lenguaje, razonamiento, almacenamiento de memoria y ejecución de herramientas. Los desarrolladores pueden integrar rápidamente servicios externos como APIs web, bases de datos y funciones personalizadas para ampliar las capacidades del agente. Real-Agents soporta mecanismos de memoria para mantener el contexto a través de las interacciones, permitiendo conversaciones de múltiples turnos y flujos de trabajo de larga duración. La plataforma también incluye utilidades para registro, depuración y escalado de agentes en entornos de producción. Al abstraer detalles de bajo nivel, Real-Agents optimiza el ciclo de desarrollo, permitiendo que los equipos se concentren en la lógica específica de tareas y entreguen soluciones automatizadas potentes.

X AI Agent es un marco enfocado en desarrolladores que simplifica la construcción de agentes de IA personalizados usando grandes modelos de lenguaje. Proporciona soporte nativo para llamadas a funciones, almacenamiento de memoria, integración de herramientas y plugins, razonamiento en cadena y orquestación de tareas de múltiples pasos. Los usuarios pueden definir acciones personalizadas, conectar APIs externas y mantener el contexto conversacional entre sesiones. El diseño modular del marco garantiza extensibilidad y permite una integración sin problemas con proveedores LLM populares, habilitando flujos de trabajo robustos de automatización y toma de decisiones.

AgentScope es un marco enfocado en desarrolladores diseñado para simplificar la creación de agentes inteligentes proporcionando componentes modulares para planificación dinámica, almacenamiento de memoria contextual e integración de herramientas/API. Soporta múltiples backends de LLM (OpenAI, Anthropic, Hugging Face) y ofrece pipelines personalizables para la ejecución de tareas, síntesis de respuestas y recuperación de datos. La arquitectura de AgentScope permite la creación rápida de bots conversacionales, agentes de automatización de flujos de trabajo, y asistentes de investigación, manteniendo la extensibilidad y escalabilidad.

CrewAI es un marco modular en Python diseñado para construir Agentes AI totalmente autónomos. Proporciona componentes centrales como un Orquestador de Agentes para planificación y toma de decisiones, una capa de integración de herramientas para conectar APIs externas o acciones personalizadas, y un Módulo de Memoria para almacenar y recordar contextos a lo largo de las interacciones. Los desarrolladores definen tareas, registran herramientas, configuran backends de memoria y luego lanzan Agentes que pueden planificar flujos de trabajo de múltiples pasos, ejecutar acciones y adaptarse en función de los resultados, haciendo de CrewAI una opción ideal para crear asistentes inteligentes, flujos de trabajo automatizados y prototipos de investigación.

Autonomais es un marco modular de agentes IA diseñado para una autonomía completa en la planificación y ejecución de tareas. Integra grandes modelos de lenguaje para generar planes, orquesta acciones mediante una canalización personalizable y almacena el contexto en módulos de memoria para razonamiento coherente de múltiples pasos. Los desarrolladores pueden conectar herramientas externas como scrapers web, bases de datos y APIs, definir manejadores de acciones personalizados y ajustar el comportamiento del agente a través de habilidades configurables. El marco soporta registro, manejo de errores y depuración paso a paso, garantizando una automatización confiable de tareas de investigación, análisis de datos e interacciones web. Con su arquitectura extensible basada en plugins, Autonomais permite el desarrollo rápido de agentes especializados capaces de tomar decisiones complejas y utilizar herramientas de forma dinámica.

FlyingAgent ofrece una arquitectura modular que aprovecha los grandes modelos de lenguaje para simular agentes autónomos capaces de razonar, planificar y ejecutar acciones en varias áreas. Los agentes mantienen una memoria interna para conservar el contexto y pueden integrar herramientas externas para tareas como navegación web, análisis de datos o llamadas a APIs de terceros. El marco soporta coordinación multi-agente, extensiones basadas en plugins y políticas de decisión personalizables. Con su diseño abierto, los desarrolladores pueden adaptar los backends de memoria, la integración de herramientas y los gestores de tareas, facilitando aplicaciones en automatización de soporte al cliente, ayuda en investigación, generación de contenido y orquestación de fuerzas de trabajo digitales.

Multi-Agent ColComp es un marco extensible y de código abierto para orquestar un equipo de agentes IA en tareas complejas. Los desarrolladores pueden definir roles de agentes distintos, configurar canales de comunicación y compartir datos contextuales mediante un almacenamiento unificado. La biblioteca incluye componentes plug-and-play para negociación, coordinación y construcción de consenso. Los ejemplos muestran generación de texto colaborativa, planificación distribuida y simulaciones multi-agente. Su diseño modular facilita la extensión rápida y la evaluación de estrategias multi-agente en entornos de investigación o producción.

Sendbird AI Agent proporciona un constructor visual para diseñar flujos conversacionales con múltiples turnos, aprovechando GPT-3/4 para comprensión y respuestas en lenguaje natural. Los usuarios pueden personalizar plantillas para soporte al cliente, FAQs, moderación comunitaria y bots de compromiso. La memoria de contexto incorporada mantiene el historial de conversaciones, y las opciones de fallback a humanos aseguran transiciones suaves. La analítica integrada supervisa el rendimiento y el sentimiento del usuario. SDKs para web, iOS y Android permiten un despliegue rápido en cualquier aplicación de chat.