Agent Starter Pack es un kit de herramientas para desarrolladores que crea agentes inteligentes e interactivos en Google Cloud. Ofrece plantillas en Node.js y Python para gestionar flujos de conversación, mantener memoria a largo plazo y realizar invocaciones de herramientas y APIs. Construido sobre Vertex AI y Cloud Functions o Cloud Run, soporta planificación en múltiples pasos, enrutamiento dinámico, observabilidad y registro. Los desarrolladores pueden ampliar conectores para servicios personalizados, construir asistentes específicos de dominio y desplegar agentes escalables en minutos.

Agent Teams es un marco amigable para desarrolladores que lleva conversaciones impulsadas por IA, automatización de tareas y gestión del conocimiento a Microsoft Teams. Basado en Microsoft Bot Framework, los modelos GPT de OpenAI y LangChain, admite diálogos de múltiples turnos, generación con augmentación de recuperación y flujos de trabajo personalizables. Los equipos pueden conectar fuentes de datos externas, definir desencadenantes e implementar bots en sus canales. La arquitectura de código abierto permite extensibilidad mediante plugins y configuraciones, ideal para construir asistentes inteligentes para soporte al cliente, consultas de Recursos Humanos, bases de conocimientos internas y más, todo en la interfaz familiar de Teams.

El Prototipo del motor de contexto cognitivo AGI (CCE) centrado en el contexto proporciona un conjunto de herramientas robusto para que los desarrolladores implementen agentes de IA conscientes del contexto. Aprovecha incrustaciones vectoriales para almacenar interacciones históricas con el usuario, permitiendo una recuperación eficiente de fragmentos relevantes de contexto. El motor resume automáticamente conversaciones extensas para ajustarse a los límites de tokens de los modelos de lenguaje, asegurando continuidad y coherencia en diálogos de múltiples turnos. Los desarrolladores pueden configurar estrategias de priorización del contexto, gestionar ciclos de vida de la memoria e integrar pipelines de recuperación personalizados. CCE soporta arquitecturas modulares de plugins para proveedores de incrustaciones y backends de almacenamiento, brindando flexibilidad para escalar en diversos proyectos. Con API integradas para almacenar, consultar y resumir el contexto, CCE facilita la creación de aplicaciones conversacionales personalizadas, asistentes virtuales y agentes cognitivos que requieren retención a largo plazo de memoria.

Ernie Bot Agent es un framework de desarrollador diseñado para simplificar la creación de agentes conversacionales basados en IA utilizando Baidu ERNIE Bot. Ofrece abstracciones para llamadas API, plantillas de prompts, gestión de memoria e integración de herramientas. El SDK soporta conversaciones multi-turno con conciencia del contexto, flujos de trabajo personalizados para la ejecución de tareas y un sistema de plugins para extensiones específicas del dominio. Con registros, manejo de errores y opciones de configuración incorporadas, reduce el código repetitivo y permite un rápido prototipo de chatbots, asistentes virtuales y scripts de automatización.

MCP-Ollama-Client proporciona una interfaz unificada para comunicarse con los modelos de lenguaje de Ollama que se ejecutan localmente. Soporta diálogos duplex completos con seguimiento automático del historial, streaming en vivo de tokens de finalización y plantillas de prompts dinámicos. Los desarrolladores pueden escoger entre modelos instalados, personalizar hiperparámetros como temperatura y tokens máximos, y monitorear métricas de uso directamente en la terminal. El cliente expone una envoltura API simple de estilo REST para integración en scripts de automatización o aplicaciones locales. Con reportes de errores integrados y gestión de configuraciones, facilita el desarrollo y la prueba de flujos de trabajo alimentados por LLM sin depender de APIs externas.

MindForge es un marco de orquestación robusto diseñado para construir y desplegar agentes impulsados por IA con mínimo código boilerplate. Ofrece una arquitectura modular que incluye un planificador de tareas, motor de razonamiento, gestor de memoria y capa de ejecución de herramientas. Al aprovechar los LLMs, los agentes pueden analizar la entrada del usuario, formular planes y llamar a herramientas externas — como APIs de scraping web, bases de datos o scripts personalizados — para completar tareas complejas. Los componentes de memoria almacenan el contexto conversacional, permitiendo interacciones de múltiples turnos, mientras que el motor de decisiones selecciona dinámicamente acciones basándose en políticas definidas. Con soporte para plugins y pipelines personalizables, los desarrolladores pueden ampliar funcionalidades incluyendo herramientas personalizadas, integraciones de terceros y bases de conocimiento específicas. MindForge simplifica el desarrollo de agentes IA, facilitando prototipado rápido y despliegue escalable en ambientes de producción.

ChaiBot sirve como base para crear agentes conversacionales inteligentes utilizando las APIs de GPT-3.5 y GPT-4 de OpenAI. Mantiene el contexto de la conversación para proporcionar diálogos coherentes en múltiples turnos y soporta perfiles de personajes dinámicos, permitiendo que el agente adopte diferentes tonos y personajes bajo demanda. Incluye almacenamiento de memoria integrado para recordar interacciones pasadas, plantillas de prompts personalizables y hooks de plugins para integrar fuentes de datos externas o lógica de negocio. Los desarrolladores pueden desplegar ChaiBot como un servicio web o dentro de una interfaz CLI, ajustar límites de tokens, gestionar claves API y configurar comportamientos de respaldo. Al abstraer flujos complejos de ingeniería de prompts, ChaiBot acelera el desarrollo de bots de soporte al cliente, asistentes virtuales o agentes conversacionales para aplicaciones de entretenimiento y educación.

Chatbot-Grok proporciona un marco de agente de IA modular escrito en Python, diseñado para simplificar el desarrollo de bots conversacionales. Soporta gestión de diálogos multironda, mantiene la memoria del chat entre sesiones y permite a los usuarios definir plantillas de indicaciones personalizadas. La arquitectura es extensible, permitiendo a los desarrolladores integrar diversos LLMs, incluyendo Grok, y conectarse a plataformas como Telegram o Slack. Con una organización clara del código y una estructura amigable para plugins, Chatbot-Grok acelera el prototipado y despliegue de asistentes de chat listos para producción.

DemoGPT es un proyecto de Python de código abierto diseñado para demostrar los conceptos básicos de los agentes de IA utilizando los modelos GPT de OpenAI. Implementa una interfaz conversacional con memoria persistente guardada en archivos JSON, permitiendo interacciones contextuales en diferentes sesiones. El marco soporta ejecución dinámica de herramientas, como búsquedas en la web, cálculos y extensiones personalizadas, mediante una arquitectura al estilo plugin. Configurando simplemente tu clave API de OpenAI e instalando dependencias, los usuarios pueden ejecutar DemoGPT localmente para crear prototipos de chatbots, explorar flujos de diálogo en múltiples turnos y probar flujos de trabajo impulsados por agentes. Esta demostración completa ofrece una base práctica para que desarrolladores e investigadores construyan, personalicen y experimenten con agentes potenciados por GPT en escenarios del mundo real.

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.