MONAI, o Red Abierta Médica para IA, es un marco de trabajo de código abierto diseñado para el aprendizaje profundo en imágenes de salud. Proporciona herramientas y bibliotecas robustas para profesionales de la salud, lo que les permite desarrollar, entrenar e implementar soluciones impulsadas por IA de manera rápida y eficiente. Su arquitectura modular garantiza que los usuarios puedan personalizar sus flujos de trabajo aprovechando componentes existentes, lo que lleva a investigaciones más efectivas y colaboración clínica. Con MONAI, los desarrolladores pueden manejar diversos conjuntos de datos médicos, facilitando los avances en las tecnologías de imágenes médicas.

Vapi es una plataforma de IA de voz dirigida a desarrolladores, que ofrece una forma simplificada y eficiente de construir, probar y desplegar agentes de voz. Aprovechando tecnologías de IA de vanguardia, Vapi permite la creación de bots con sonido natural que se pueden utilizar en diversas aplicaciones como soporte al cliente, ventas salientes y más. La plataforma admite un desarrollo modular y escalable, lo que la convierte en una opción versátil para una amplia gama de aplicaciones de voz. Con procesos automatizados y herramientas fáciles de usar, los desarrolladores pueden pasar rápidamente de la idea a la implementación, ahorrando tiempo y recursos.

WorFBench es un marco integral de código abierto diseñado para evaluar las capacidades de los agentes de IA construidos sobre modelos de lenguaje grandes. Ofrece una diversa variedad de tareas, desde planificación de itinerarios hasta flujos de trabajo de generación de código, cada una con objetivos y métricas de evaluación claramente definidos. Los usuarios pueden configurar estrategias de agentes personalizadas, integrar herramientas externas mediante APIs estandarizadas y ejecutar evaluaciones automatizadas que registran el rendimiento en descomposición, profundidad de planificación, precisión en llamadas a herramientas y calidad del resultado final. Los paneles de visualización integrados ayudan a rastrear cada ruta de decisión del agente, facilitando la identificación de fortalezas y debilidades. El diseño modular de WorFBench permite una rápida extensión con nuevas tareas o modelos, fomentando la investigación reproducible y estudios comparativos.

Colosseum Agent Battles ofrece un SDK modular en Python para construir competencias de agentes IA en arenas personalizables. Los usuarios pueden definir entornos con terrenos, recursos y reglas específicos, e implementar estrategias de agentes mediante una interfaz estandarizada. El marco gestiona la programación de batallas, lógica de árbitros y registro en tiempo real de acciones y resultados. Incluye herramientas para realizar torneos, seguir estadísticas de victorias y derrotas, y visualizar el rendimiento de los agentes mediante gráficos. Los desarrolladores pueden integrar bibliotecas ML populares para entrenar agentes, exportar datos de batalla para análisis y extender módulos de árbitros para aplicar reglas personalizadas. Finalmente, facilita el benchmarking de estrategias IA en enfrentamientos directos. También soporta registros en formatos JSON y CSV para análisis posteriores.

Devon ofrece una suite completa de herramientas para definir, orquestar y ejecutar agentes autónomos dentro de aplicaciones Python. Los usuarios pueden definir metas del agente, especificar tareas que se puedan llamar y encadenar acciones basadas en lógica condicional. Gracias a su integración fluida con modelos de lenguaje como GPT y almacenes vectoriales locales, los agentes ingieren e interpretan entradas del usuario, recuperan conocimientos contextuales y generan planes. El marco soporta memoria a largo plazo mediante backends de almacenamiento modulares, permitiendo a los agentes recordar interacciones pasadas. Componentes integrados de monitorización y registro permiten el seguimiento en tiempo real del rendimiento del agente, mientras que una CLI y SDK facilitan un desarrollo y despliegue rápidos. Es adecuado para automatizar soporte al cliente, pipelines de análisis de datos y operaciones comerciales rutinarias, acelerando la creación de trabajadores digitales escalables.

AgentRpi transforma un Raspberry Pi en un centro de agentes de IA edge, orquestando modelos de lenguaje junto con interfaces de hardware físico. Combinando entradas de sensores (temperatura, movimiento), flujos de cámaras y audio de micrófono, procesa información contextual mediante LLMs configurados (OpenAI GPT, variantes Llama locales) para planificar y ejecutar acciones de forma autónoma. Los usuarios definen comportamientos usando configuraciones YAML o scripts Python, permitiendo tareas como activar alertas, ajustar pines GPIO, capturar imágenes o responder a comandos de voz. Su arquitectura basada en plugins permite integraciones API sin problemas, adición de habilidades personalizadas y soporte para despliegue con Docker. Ideal para entornos de bajo consumo y sensibles a la privacidad, AgentRpi capacita a los desarrolladores para crear prototipos de escenarios de automatización inteligente sin depender exclusivamente de servicios en la nube.

demo_smolagents es una implementación de referencia de SmolAgents, un microframework en Python para crear agentes de IA autónomos impulsados por grandes modelos de lenguaje. Esta demo incluye ejemplos de cómo configurar agentes individuales con kits de herramientas específicos, establecer canales de comunicación entre agentes y gestionar dinámicamente la transferencia de tareas. Muestra integración con LLM, invocación de herramientas, gestión de prompts y patrones de orquestación para construir sistemas multi-agente que puedan realizar acciones coordinadas según la entrada del usuario y resultados intermedios.

Entry Point AI es una plataforma moderna sin código que empodera a usuarios y empresas para diseñar, afinar y gestionar modelos de idioma personalizados (LLMs) como GPT y Llama-2. La plataforma simplifica el proceso de creación de modelos de IA, permitiendo a los usuarios importar datos comerciales, generar datos sintéticos y evaluar el rendimiento del modelo, haciéndola accesible para individuos y organizaciones de todos los tamaños.

HexaBot está diseñado para simplificar el desarrollo y despliegue de agentes autónomos inteligentes. Ofrece flujos de trabajo modulares que descomponen tareas complejas en pasos manejables, además de almacenes de memoria persistente para mantener el contexto entre sesiones. Los desarrolladores pueden conectar los agentes con APIs externas, bases de datos y servicios de terceros mediante un ecosistema de plugins. La monitorización en tiempo real y el registro permiten visibilidad del comportamiento del agente, mientras que los SDKs para Python y JavaScript facilitan la integración rápida en aplicaciones existentes. La infraestructura escalable de HexaBot soporta alta concurrencia y despliegues versionados para un uso confiable en producción.