Agentic Framework es un framework versátil y de código abierto diseñado para facilitar la creación de agentes IA autónomos que aprovechan grandes modelos de lenguaje y MongoDB. Proporciona componentes modulares para gestionar la memoria del agente, definir conjuntos de herramientas, orquestar flujos de trabajo multietapa y crear plantillas de prompts. La memoria integrada respaldada por MongoDB permite a los agentes mantener un contexto persistente entre sesiones, mientras que interfaces de herramientas pluggables facilitan la interacción sin fisuras con APIs externas y fuentes de datos. Basado en Node.js, el framework incluye registro, hooks de monitoreo y ejemplos de implementación para prototipar y escalar rápidamente agentes inteligentes. Con una configuración personalizable, los desarrolladores pueden adaptar los agentes para tareas como recuperación de conocimientos, soporte al cliente automatizado, análisis de datos y automatización de procesos, reduciendo la carga de desarrollo y acelerando el tiempo de producción.

Los Agentes Autónomos son una biblioteca de Python de código abierto diseñada para simplificar la creación de agentes de IA autónomos alimentados por grandes modelos de lenguaje. Al abstraer componentes centrales como percepción, razonamiento y acción, permite a los desarrolladores definir herramientas, memorias y estrategias personalizadas. Los agentes pueden planificar tareas de múltiples pasos de forma autónoma, consultar APIs externas, procesar resultados mediante analizadores personalizados y mantener el contexto conversacional. El marco admite selección dinámica de herramientas, ejecución secuencial y paralela de tareas, y persistencia de memoria, habilitando una automatización robusta para tareas que van desde análisis de datos, investigación, resúmenes de correos electrónicos hasta web scraping. Su diseño extensible facilita la integración con diferentes proveedores de LLM y módulos personalizados.

Chatchat Lite es un framework UI de chat de código abierto y liviano, diseñado para ejecutarse en el navegador y conectar con múltiples backends de IA, incluyendo OpenAI, Azure, endpoints HTTP personalizados y modelos de lenguaje locales. Ofrece respuestas en streaming en tiempo real, renderizado Markdown, formateo de bloques de código, cambios de tema y un historial persistente de conversaciones. Los desarrolladores pueden ampliarlo con plugins personalizados, configuraciones basadas en entornos y adaptabilidad para servicios de IA autohospedados o de terceros, siendo ideal para prototipos, demos y aplicaciones de chat en producción.

Eliza es un marco de conversación ligero y de código abierto que simula a un psicoterapeuta mediante reconocimiento de patrones y plantillas de scripts. Los desarrolladores pueden definir scripts, patrones y variables de memoria personalizadas para adaptar respuestas y flujos de conversación. Funciona en cualquier navegador moderno o entorno WebView, soporta múltiples sesiones y registra las interacciones para análisis. Su arquitectura extensible permite integrar en páginas web, aplicaciones móviles o wrappers de escritorio, haciendo que sea una herramienta versátil para educación, investigación, desarrollo de prototipos e instalaciones interactivas.

multiagent-golang proporciona un enfoque estructurado para construir sistemas de múltiples agentes en Go. Introduce una abstracción de Agente donde cada agente puede estar equipado con diversos sensores para percibir su entorno y actuadores para tomar acciones. Los agentes funcionan concurrentemente usando goroutines y se comunican a través de canales de mensajes dedicados. El marco también incluye una capa de simulación del entorno para gestionar eventos, administrar el ciclo de vida del agente y rastrear cambios de estado. Los desarrolladores pueden ampliar o personalizar fácilmente los comportamientos de los agentes, configurar parámetros de simulación e integrar módulos adicionales para registro o análisis. Facilita la creación de simulaciones escalables y concurrentes para investigación y prototipado.

SPEAR (Plataforma escalable para inferencia de IA en el edge en tiempo real) está diseñado para gestionar todo el ciclo de vida de la inferencia de IA en el edge. Los desarrolladores pueden definir pipelines en streaming que ingieren datos de sensores, videos o logs a través de conectores hacia Kafka, MQTT o fuentes HTTP. SPEAR despliega modelos en contenedores de forma dinámica en nodos de trabajo, equilibrando cargas en clústeres y garantizando respuestas con baja latencia. Incluye versionado de modelos incorporado, controles de salud y telemetría, exponiendo métricas a Prometheus y Grafana. Los usuarios pueden aplicar transformaciones personalizadas o alertas mediante una arquitectura modular de plugins. Con escalado automático y recuperación ante fallos, SPEAR ofrece análisis en tiempo real confiables para IoT, automatización industrial, ciudades inteligentes y sistemas autónomos en entornos heterogéneos.

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.