CereBro ofrece una arquitectura modular para crear agentes de IA capaces de descomponer tareas de forma autónoma, mantener memoria persistente y utilizar herramientas de manera dinámica. Incluye un núcleo Brain que gestiona pensamientos, acciones y memoria, soporta plugins personalizados para APIs externas y proporciona una interfaz CLI para orquestación. Los usuarios pueden definir objetivos del agente, configurar estrategias de razonamiento e integrar funciones como búsqueda web, operaciones con archivos o herramientas específicas del dominio para completar tareas de extremo a extremo sin intervención manual.

Chat MulanAI ofrece una interfaz web sin problemas para conversaciones en lenguaje natural con modelos IA. Los usuarios pueden elegir entre varios modelos preconfigurados o integrar endpoints personalizados, crear y guardar prompts, y mantener contenido a largo plazo mediante memoria persistente. La plataforma registra el historial de sesiones para revisión, exportación o colaboración, permitiendo una generación eficiente de ideas, asistencia en investigaciones, depuración de código y soporte en escritura creativa. Las herramientas integradas incluyen análisis de sentimientos, traducción y utilidades de formateo, que potencian a equipos e individuos para optimizar flujos de trabajo y aumentar la productividad.

Claude Code MCP (Memory Context Provider) es una herramienta CLI basada en Python diseñada para simplificar las interacciones con el modelo Claude Code de Anthropic. Ofrece historial de conversación persistente, plantillas de prompts reutilizables y utilidades para generar, revisar y refactorizar código. Los desarrolladores pueden invocar comandos para generación de código, ediciones automatizadas, comparaciones de diffs y explicaciones en línea, extendiendo la funcionalidad mediante un sistema de plugins. MCP facilita la integración de Claude Code en pipelines de desarrollo para una asistencia más coherente y consciente del contexto.

El SDK Connery es un marco completo que simplifica la creación de agentes IA. Proporciona bibliotecas cliente para Node.js, Python, Deno y el navegador, permitiendo a los desarrolladores definir comportamientos del agente, integrar herramientas externas y fuentes de datos, gestionar memoria a largo plazo y conectar a múltiples LLM. Con telemetría incorporada y utilidades de despliegue, acelera todo el ciclo de vida del agente desde el desarrollo hasta la producción.

EasyAgent proporciona un marco completo para construir agentes autónomos de IA en Python. Ofrece backends LLM configurables como OpenAI, Azure y modelos locales, módulos personalizables de planificación y razonamiento, integración de herramientas API y almacenamiento de memoria persistente. Los desarrolladores pueden definir comportamientos de agentes mediante configuraciones simples en YAML o código, aprovechar llamadas a funciones integradas para acceso a datos externos y orquestar múltiples agentes para flujos de trabajo complejos. EasyAgent también incluye funciones como registro, monitoreo, manejo de errores y puntos de extensión para implementaciones personalizadas. Su arquitectura modular acelera la creación de prototipos y el despliegue de agentes especializados en dominios como soporte al cliente, análisis de datos, automatización e investigación.

Exo proporciona todo lo necesario para crear, desplegar y escalar agentes de IA autónomos. Comienza con plantillas preconfiguradas o crea flujos personalizados usando interfaz drag-and-drop o definiciones YAML. Integra cualquier API REST, base de datos o servicio externo para ampliar las capacidades del agente. Los agentes mantienen el contexto mediante memoria persistente integrada y almacenes vectoriales. Un entorno de ejecución en la nube, herramientas CLI/SDK y panel de control permiten monitorear rendimiento, inspeccionar logs y gestionar versiones.

GPT Labs es una plataforma integral sin código para construir, entrenar y desplegar agentes de IA alimentados por GPT. Ofrece funciones como memoria persistente, navegación web, carga y procesamiento de archivos, y una integración fluida con APIs externas. A través de una interfaz intuitiva de arrastrar y soltar, los usuarios diseñan flujos de conversación, añaden conocimientos específicos del dominio y prueban las interacciones en tiempo real. Una vez configurados, los agentes pueden desplegarse mediante API REST o integrarse en sitios web y aplicaciones, permitiendo soporte al cliente automatizado, asistentes virtuales y tareas de análisis de datos sin escribir una sola línea de código. La plataforma soporta colaboración en equipo, ofrece análisis del rendimiento de los agentes y control de versiones para mejoras iterativas. Su arquitectura flexible escala con las necesidades empresariales e incluye funciones de seguridad como control de acceso basado en roles y cifrado.

GPT-agents es un conjunto de herramientas enfocado en desarrolladores que simplifica la creación y orquestación de agentes de IA autónomos usando GPT. Incluye clases de Agentes integradas, un sistema modular de integración de herramientas y gestión de memoria persistente para mantener el contexto actual. El marco maneja ciclos de planificación conversacional y colaboración multi-agente, permitiendo asignar objetivos, programar subtareas y encadenar agentes en flujos de trabajo complejos. Soporta herramientas personalizables, selección de modelos y manejo de errores para ofrecer automatización robusta y escalable en distintos dominios.

Hana, desarrollado por Hanabi Technologies, es un asistente IA avanzado diseñado específicamente para Google Chat. Con su capacidad para retener y utilizar memoria persistente, Hana ofrece una productividad y colaboración mejoradas para los equipos. Los usuarios pueden crear fragmentos de memoria directamente en el chat o a través del Panel de Control de Hana, lo que permite una comunicación eficiente y simplificada. Las características clave de Hana incluyen integración sin fisuras, comandos intuitivos y un control administrativo mejorado, lo que lo convierte en una herramienta esencial para los lugares de trabajo modernos que buscan aprovechar la IA para un mejor rendimiento.

InfantAgent ofrece una estructura ligera para diseñar y desplegar agentes inteligentes en Python. Se integra con LLMs populares (OpenAI, Hugging Face), soporta módulos de memoria persistente y permite cadenas de herramientas personalizadas. De serie, incluye una interfaz conversacional, orquestación de tareas y toma de decisiones basada en políticas. La arquitectura de plugins del marco permite una fácil extensión para herramientas y APIs específicas del dominio, ideal para prototipar agentes de investigación, automatizar flujos de trabajo o integrar asistentes IA en aplicaciones.

Kindroid es una plataforma de IA avanzada que permite a los usuarios crear compañeros digitales personalizados. La aplicación ofrece funcionalidades robustas de chat de IA, selfies generados por IA y una interfaz de voz altamente realista. Los usuarios pueden crear historias de fondo detalladas para sus compañeros de IA, integrando recuerdos clave para hacer que las interacciones sean más realistas. Además, Kindroid admite memoria persistente, garantizando una comunicación consistente y significativa, lo que potencialmente transforma la forma en que las personas interactúan con la IA.

PersonalAI ofrece un marco de agente completo que combina integraciones avanzadas de LLM con memoria semántica persistente y un sistema de plugins extensible. Los desarrolladores pueden configurar backends de memoria como Redis, SQLite, PostgreSQL o tiendas vectoriales para gestionar embeddings y recordar conversaciones pasadas. Los plugins integrados soportan tareas como búsqueda en web, lectura/escritura de archivos y ejecución de código Python, mientras que una API de plugins robusta permite desarrollar herramientas personalizadas. El agente coordina las solicitudes a LLM y las invocaciones de herramientas en un flujo de trabajo dirigido, habilitando respuestas contextuales y acciones automatizadas. Utiliza LLM locales vía Hugging Face o servicios en la nube vía OpenAI y Azure OpenAI. El diseño modular de PersonalAI facilita la prototipación rápida de asistentes específicos de dominio, bots de investigación automatizados o agentes de gestión del conocimiento que aprenden y se adaptan con el tiempo.

Este marco permite a los usuarios diseñar, configurar y desplegar múltiples agentes de IA que se comunican mediante mensajes JSON a través de un orquestador central. Cada agente puede tener diferentes roles, instrucciones y módulos de memoria, y puedes integrar cualquier proveedor de LLM implementando una interfaz de proveedor. El sistema admite historial de conversaciones persistente, enrutamiento dinámico y extensiones modulares. Ideal para simular debates, automatizar flujos de soporte al cliente o coordinar generación de documentos de múltiples pasos. Funciona en Python con soporte para Docker para implementaciones en contenedores.

El marco de IA multi-agente proporciona una solución de extremo a extremo para orquestar múltiples agentes autónomos en entornos en la nube. Aprovecha la base de datos sin servidor compatible con Postgres de Neon para almacenar el historial de conversaciones y el estado del agente, Azure Functions para ejecutar la lógica del agente a escala, y APIs de OpenAI para potenciar la comprensión y generación del lenguaje natural. Los colas de mensajes integradas y los comportamientos basados en roles permiten a los agentes colaborar en tareas como investigación, programación, soporte al cliente y análisis de datos. Los desarrolladores pueden personalizar las políticas del agente, las reglas de memoria y los flujos de trabajo para adaptarse a diversos requisitos comerciales.

OmniMind0 es un marco de IA basado en agentes completo, escrito en Python, que permite la creación y orquestación de múltiples agentes autónomos. Cada agente puede configurarse para manejar tareas específicas—como recuperación de datos, resumen o toma de decisiones—compartiendo estado a través de sistemas de memoria pluggables como Redis o archivos JSON. Su arquitectura de plugins permite ampliar funcionalidades con APIs externas o comandos personalizados. Soporta modelos de OpenAI, Azure y Hugging Face, y ofrece despliegue vía CLI, servidor API REST o Docker para integración flexible en tus flujos de trabajo.

OpenAI Agents MCP Server proporciona una base sólida para desplegar y gestionar agentes autónomos impulsados por modelos de OpenAI. Expone una API RESTful flexible para crear, configurar y controlar agentes, permitiendo a los desarrolladores orquestar tareas de múltiples pasos, coordinar interacciones entre agentes y mantener memoria persistente entre sesiones. El marco soporta integraciones de herramientas tipo plugin, registros avanzados de conversaciones y estrategias de planificación personalizables. Al abstraer las preocupaciones de infraestructura, MCP Server agiliza el proceso de desarrollo, facilitando prototipado rápido y despliegue escalable de asistentes conversacionales, automatización de flujos de trabajo y empleados digitales impulsados por IA en entornos de producción.

WanderMind ofrece una arquitectura modular para construir agentes AI autoguiados. Gestiona un almacenamiento de memoria persistente para mantener el contexto entre sesiones, se integra con herramientas y APIs externas para funciones extendidas, y orquesta razonamientos de múltiples pasos mediante planificadores personalizables. Los desarrolladores pueden conectar diferentes proveedores LLM, definir tareas asíncronas y extender el sistema con nuevos adaptadores de herramientas. Este marco acelera la experimentación con flujos de trabajo autónomos, permitiendo aplicaciones desde la exploración de ideas hasta asistentes de investigación automatizados sin una sobrecarga significativa de ingeniería.

Cerebellum ofrece una plataforma modular donde los desarrolladores definen agentes usando planes declarativos compuestos por pasos secuenciales o llamadas a herramientas. Cada plan puede llamar a herramientas integradas o personalizadas, como conectores API, recuperadores o procesadores de datos, a través de una interfaz unificada. Los módulos de memoria permiten a los agentes almacenar, recuperar y olvidar información entre sesiones, habilitando interacciones contextuales y con estado. Se integra con modelos de gran tamaño populares (OpenAI, Hugging Face), soporta el registro de herramientas personalizadas y cuenta con un motor de ejecución basado en eventos para control en tiempo real. Con registros, manejo de errores y hooks de plugins, Cerebellum aumenta la productividad y facilita el desarrollo rápido de agentes para automatización, asistentes virtuales y aplicaciones de investigación.

CopilotKit es un marco de trabajo de código abierto en Python diseñado para que los desarrolladores creen agentes de IA personalizados. Ofrece una arquitectura modular donde puedes registrar y configurar herramientas — como acceso al sistema de archivos, búsqueda en la web, REPL de Python y conectores SQL — y enlazarlas con agentes que utilizan cualquier LLM compatible. Los módulos de memoria incorporados permiten la persistencia del estado de la conversación, mientras que LangGraph permite definir flujos de razonamiento estructurados para tareas complejas. Los agentes pueden ser desplegados en scripts, servicios web o aplicaciones CLI y escalar en diferentes proveedores en la nube. CopilotKit funciona perfectamente con los modelos de OpenAI, Azure OpenAI y Anthropic, potenciando flujos de trabajo automatizados, chatbots y bots de análisis de datos.

Huly Labs es una plataforma nativa en la nube que permite a desarrolladores y equipos de producto diseñar, desplegar y monitorear asistentes inteligentes. Los agentes pueden mantener contexto mediante memoria persistente, llamar a APIs externas o bases de datos, y ejecutar flujos de varios pasos a través de un constructor visual. La plataforma incluye controles de acceso por roles, SDK y CLI de Node.js para desarrollo local, componentes UI personalizables para chat y voz, y análisis en tiempo real para rendimiento y uso. Huly Labs se ocupa de escalabilidad, seguridad y registro, facilitando iteraciones rápidas y despliegues empresariales.