Maux es una plataforma SaaS de agentes IA que permite a los equipos diseñar, configurar y lanzar agentes autónomos inteligentes sin una gestión profunda de infraestructura. Los usuarios pueden escoger entre plantillas modulares, personalizar cadenas de prompts e integrar APIs como Slack, sistemas CRM o bases de datos. Maux soporta la orquestación multi-agente, permitiendo que los agentes se comuniquen y coordinen en tareas complejas. Paneles de control y registros integrados brindan información sobre rendimiento, métricas de uso y manejo de errores. Además, la plataforma ofrece control de versiones, acceso basado en roles y disparadores Webhook para desplegar sin problemas agentes IA de nivel producción para soporte al cliente, automatización de investigación, procesamiento de datos y automatización de flujos de trabajo.

HackerGCLASS Agent API es un framework de código abierto en Python que expone endpoints RESTful para ejecutar agentes IA. Los desarrolladores pueden definir integraciones de herramientas personalizadas, configurar plantillas de prompts y mantener el estado y memoria del agente a través de sesiones. El framework soporta la orquestación de múltiples agentes en paralelo, manejo de flujos conversacionales complejos e integración de servicios externos. Facilita el despliegue mediante Uvicorn u otros servidores ASGI y ofrece extensibilidad con módulos de plugins, permitiendo crear rápidamente agentes IA específicos para diferentes dominios y casos de uso.

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.

EmbedChat es una solución integral para que las empresas integren la funcionalidad de chat en vivo directamente en sus sitios web. Admite la comunicación en tiempo real entre empresas y sus clientes, mejorando la experiencia del usuario y la satisfacción del cliente. La plataforma está diseñada con características como respuestas automáticas, seguimiento del historial del cliente y soporte para múltiples agentes, asegurando una comunicación fluida y eficiente. Las empresas pueden personalizar la interfaz del chat para que coincida con su marca, convirtiéndose en una herramienta versátil para mejorar el compromiso y el soporte del usuario.

Java-Action-Storage es un componente central del marco multi-agente LightJason diseñado para gestionar la persistencia de extremo a extremo de las acciones de los agentes. Define una interfaz ActionStorage genérica con adaptadores para bases de datos populares y sistemas de archivos, soporta escrituras asíncronas y en lotes, y gestiona el acceso concurrente de múltiples agentes. Los usuarios pueden configurar estrategias de almacenamiento, consultar registros de acciones históricas y hacer reproducción de secuencias para auditar el comportamiento del sistema o recuperar estados de los agentes tras fallos. El módulo se integra mediante una inyección de dependencia sencilla, permitiendo una adopción rápida en proyectos de IA basados en Java.

El MCP Agent Proxy funciona como un servicio middleware entre sus aplicaciones y la API de OpenAI. Transfiere transparentemente llamadas a ChatCompletion y Embedding, gestiona respuestas en streaming para los clientes, almacena en caché resultados para mejorar el rendimiento y reducir costos, registra metadatos de solicitudes y respuestas para depuración, y permite la personalización en tiempo real de los parámetros API. Los desarrolladores pueden integrarlo en frameworks existentes para simplificar el procesamiento multi-canal y mantener un endpoint centralizado para todas las interacciones con IA.