La barra lateral de ChatGPT - Agregación de Modelos ofrece una experiencia completa de chatbot directamente desde la barra lateral de su navegador. Soporta múltiples modelos como ChatGPT 3.5, GPT-4, Google Gemini y más, lo que permite a los usuarios superar las restricciones de conexión nacionales. Con características que incluyen diversos formatos de salida, historial de chat almacenado en la nube y plantillas de solicitud enriquecidas, los usuarios pueden interactuar fácilmente con modelos de IA avanzados. La visualización de la barra lateral garantiza que no interrumpa su navegación, convirtiéndola en una herramienta eficiente para varios casos de uso.

EspressoAI proporciona a los desarrolladores un entorno estructurado para diseñar, configurar y desplegar agentes de IA impulsados por modelos de lenguaje grande. Soporta el registro e invocación de herramientas desde los flujos de trabajo del agente, gestiona el contexto conversacional a través de módulos de memoria integrados y permite encadenar sugerencias para razonamiento de múltiples pasos. Los desarrolladores pueden integrar API externas, complementos personalizados y lógica condicional para adaptar el comportamiento del agente. El diseño modular del marco asegura la extensibilidad, permitiendo a los equipos intercambiar componentes, agregar nuevas capacidades o adaptarse a LLMs patentados sin reescribir la lógica principal.

Joylive Agent ofrece una arquitectura modular basada en plugins diseñada para construir agentes de IA sofisticados. Proporciona integración perfecta con LLM como OpenAI GPT, backends de memoria configurables para persistencia de sesiones y un gestor de kits de herramientas para exponer APIs externas o funciones personalizadas como capacidades del agente. El marco también incluye orquestación de cadenas de razonamiento integradas, gestión de diálogos multitermo y un servidor RESTful para fácil despliegue. Su núcleo en Java garantiza estabilidad a nivel empresarial, permitiendo a los equipos prototipar, ampliar y escalar asistentes inteligentes en varios casos de uso.

Pentagi es una plataforma de agentes de IA sin código que te permite crear, entrenar y desplegar agentes conversacionales inteligentes para diversos escenarios empresariales. Con su constructor visual de flujos, defines intenciones, entidades y acciones de respuesta. Las integraciones con APIs externas permiten la recuperación dinámica de datos y la ejecución automática de tareas. Despliega tus agentes en widgets de chat web, aplicaciones de mensajería o SDKs móviles, y monitorea su rendimiento mediante un panel analítico integrado para optimizar las conversaciones y la efectividad del agente.

El repositorio ofrece un tutorial paso a paso y una implementación de referencia para crear un agente de IA basado en ReAct que utilice DeepSeek para recuperación vectorial de alta dimensión. Cubre la configuración del entorno, la instalación de dependencias y la configuración de las tiendas de vectores para datos personalizados. El agente emplea el patrón ReAct para combinar las trayectorias de razonamiento con búsquedas de conocimientos externas, resultando en respuestas transparentes y explicables. Los usuarios pueden ampliar el sistema integrando cargadores de documentos adicionales, ajustando plantillas de prompts o intercambiando bases de datos vectoriales. Este marco flexible permite a desarrolladores e investigadores crear prototipos rápidamente de agentes conversacionales potentes que razonan, recuperan e interactúan sin problemas con diversas fuentes de conocimiento en pocas líneas de código Python.

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.

Twilio AI Assistants es una plataforma basada en la nube que capacita a las empresas para crear agentes conversacionales personalizados alimentados por modelos de lenguaje de última generación. Estos asistentes IA pueden gestionar diálogos multi-turno, integrarse con sistemas backend vía llamadas a funciones y comunicarse en SMS, WhatsApp, llamadas de voz y chat web. A través de una consola visual o APIs, los desarrolladores pueden definir intenciones, diseñar plantillas de mensajes enriquecidos y conectar bases de datos o sistemas CRM. Twilio asegura entrega confiable global, cumplimiento y seguridad de nivel empresarial. Analíticas integradas rastrean métricas como compromiso de usuarios, tasas de fallback y caminos de conversación, facilitando mejoras continuas. Twilio AI Assistants acorta el tiempo de lanzamiento de bots omnicanal sin gestionar infraestructura.

La plantilla de App Agentic es un proyecto Next.js completamente configurado que sirve como base para desarrollar aplicaciones de agentes impulsadas por IA. Incorpora una estructura de carpetas modular, gestión de variables de entorno y ejemplos de flujos de trabajo de agentes que aprovechan modelos GPT de OpenAI y bases de datos vectoriales como Pinecone. La plantilla muestra patrones clave como cadenas secuenciales de múltiples pasos, agentes conversacionales de Q&A y endpoints de generación de texto. Los desarrolladores pueden personalizar fácilmente la lógica de las cadenas, integrar servicios adicionales y desplegar en plataformas como Vercel o Netlify. Con soporte para TypeScript y manejo de errores integrado, el esquema reduce el tiempo de configuración inicial y proporciona documentación clara para futuras extensiones.

El Framework de Agentes Besser ofrece un kit de herramientas modular para definir, coordinar y escalar agentes IA. Permite configurar comportamientos de agentes, integrar herramientas y APIs externas, gestionar la memoria y el estado del agente, y monitorizar la ejecución. Basado en Python, soporta interfaces de plugins extensibles, colaboración multi-agente y registro integrado. Los desarrolladores pueden prototipar rápidamente y desplegar agentes para tareas como extracción de datos, investigaciones automatizadas y asistentes conversacionales, todo dentro de un marco unificado.

Exo es un framework centrado en el desarrollador que permite crear agentes impulsados por IA capaces de comunicarse con los usuarios, invocar APIs externas y preservar el contexto conversacional. En su núcleo, Exo utiliza definiciones de TypeScript para describir herramientas, capas de memoria y gestión de diálogos. Los usuarios pueden registrar acciones personalizadas para tareas como recuperación de datos, programación o orquestación de APIs. El framework gestiona automáticamente plantillas de prompts, enrutamiento de mensajes y manejo de errores. El módulo de memoria de Exo puede almacenar y recordar información específica del usuario a través de sesiones. Los desarrolladores despliegan agentes en entornos Node.js o sin servidor con configuración mínima. Exo también soporta middleware para registro, autenticación y métricas. Su diseño modular asegura que los componentes puedan reutilizarse entre múltiples agentes, acelerando el desarrollo y reduciendo redundancias.

FireAct Agent es un marco React de código abierto diseñado para crear agentes conversacionales impulsados por IA. Ofrece una arquitectura modular que permite definir herramientas personalizadas, gestionar la memoria de sesiones y renderizar interfaces de chat con tipos de mensajes enriquecidos. Con tipados en TypeScript y soporte para renderizado del lado del servidor, FireAct Agent simplifica el proceso de conectar modelos de lenguaje grande (LLMs), invocar API o funciones externas y mantener el contexto conversacional en las interacciones. Puedes personalizar estilos, extender componentes principales y desplegar en cualquier entorno web.

Jaaz es un framework extensible de agentes AI diseñado para crear soluciones altamente interactivas de chatbots y asistentes de voz. Construido sobre Node.js y JavaScript, proporciona módulos centrales para gestión de diálogos, memoria con contexto y la integración de APIs de terceros, permitiendo el uso dinámico de herramientas durante las conversaciones. Los desarrolladores pueden definir habilidades personalizadas, aprovechar modelos de lenguaje grande para comprensión del lenguaje natural e integrar motores de conversión de voz a texto y de texto a voz para experiencias habilitadas por voz. La arquitectura modular de Jaaz simplifica el despliegue en infraestructuras en la nube y locales, soportando prototipado rápido y flujos de trabajo de nivel productivo.

LangGraph GUI ReactFlow es una biblioteca de componentes React de código abierto que permite a los usuarios construir flujos de trabajo de agentes de IA mediante un editor de diagramas de flujo intuitivo. Cada nodo representa una invocación LLM, una transformación de datos o una llamada a API externa, mientras que los aristas definen el flujo de datos. Los usuarios pueden personalizar los tipos de nodos, configurar parámetros del modelo, previsualizar salidas en tiempo real y exportar la definición del flujo para su ejecución. La integración sin fisuras con LangChain y otros frameworks LLM facilita la extensión y el despliegue de agentes conversacionales sofisticados y pipelines de procesamiento de datos.