A2A (Arquitectura de Agente a Agente) es un marco de código abierto de Google que permite el desarrollo y operación de agentes de IA distribuidos que trabajan juntos. Ofrece componentes modulares para definir roles de agentes, canales de comunicación y memoria compartida. Los desarrolladores pueden integrar diversos proveedores de LLM, personalizar comportamientos de agentes y orquestar flujos de trabajo de múltiples pasos. A2A incluye capacidades integradas de monitoreo, gestión de errores y repetición para rastrear las interacciones de los agentes. Al proporcionar un protocolo estandarizado para el descubrimiento de agentes, el paso de mensajes y la asignación de tareas, A2A simplifica patrones de coordinación complejos y mejora la fiabilidad al escalar aplicaciones basadas en agentes en diferentes entornos.

Agent-Squad es un marco modular en Python que permite a los equipos diseñar, desplegar y ejecutar sistemas multiagente para tareas complejas. En su núcleo, Agent-Squad permite configurar perfiles de agentes diversos, como recuperadores de datos, resúmenes, codificadores y validadores, que comunican a través de canales definidos y comparten contextos de memoria. Al descomponer objetivos de alto nivel en subtareas, el marco orquesta procesamiento paralelo y aprovecha LLMs junto con APIs externas, bases de datos o herramientas personalizadas. Los desarrolladores pueden definir flujos de trabajo en JSON o código, monitorear interacciones de agentes y adaptar estrategias dinámicamente usando utilidades integradas de registro y evaluación.

AgentFarm proporciona un marco completo para coordinar diversos agentes de IA en un sistema unificado. Los usuarios pueden programar comportamientos especializados de agentes en Python, asignar roles (gestor, trabajador, analizador) y crear colas de tareas para procesamiento en paralelo. Se integra perfectamente con los principales servicios LLM (OpenAI, Azure OpenAI), permitiendo enrutamiento dinámico de prompts y selección de modelos. El panel de control integrado rastrea el estado de los agentes, registra interacciones y visualiza el rendimiento del flujo de trabajo. Con plugins modulares para APIs personalizadas, los desarrolladores pueden ampliar funcionalidades, automatizar manejo de errores y monitorear la utilización de recursos. Ideal para desplegar pipelines de múltiples etapas, AgentFarm mejora la fiabilidad, escalabilidad y mantenibilidad en automatización impulsada por IA.

AgentPilot proporciona una solución monorepo integral para construir, gestionar y desplegar agentes IA autónomos. En su núcleo, presenta un sistema de plugins extensible para integrar herramientas personalizadas y LLM, una capa de gestión de memoria para mantener el contexto entre interacciones y un módulo de planificación que secuencia las tareas del agente. Los usuarios pueden interactuar vía interfaz de línea de comandos o panel web para configurar agentes, monitorear ejecuciones y revisar registros. Al abstraer la complejidad de la orquestación de agentes, manejo de memoria e integraciones API, AgentPilot permite un prototipado rápido y despliegue listo para producción de flujos de trabajo multi-agente en áreas como automatización del soporte al cliente, generación de contenido, procesamiento de datos y más.

Azure AI Foundry Agents Samples ofrece a los desarrolladores un conjunto completo de escenarios de ejemplo que ilustran cómo aprovechar los SDK y servicios de Azure AI Foundry. Incluye agentes conversacionales con memoria a largo plazo, agentes planificadores que descomponen tareas complejas, agentes habilitados con herramientas que llaman APIs externas y agentes multimodales combinando texto, visión y habla. Cada ejemplo está preconfigurado con configuraciones de entorno, orquestación de LLM, búsqueda vectorial y telemetría para acelerar la creación de prototipos y el despliegue de soluciones de IA robustas en Azure.

AutoGen UI es un kit de herramientas frontend diseñado para renderizar y gestionar flujos de conversación multi-agente. Ofrece componentes listos para usar como ventanas de chat, selectores de agentes, líneas de tiempo de mensajes y paneles de depuración. Los desarrolladores pueden configurar múltiples agentes de IA, transmitir respuestas en tiempo real, registrar cada paso de la conversación y aplicar estilos personalizados. Se integra fácilmente con bibliotecas de orquestación backend para proporcionar una interfaz completa de principio a fin para construir y monitorear interacciones de agentes IA.

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.

Continuum es un marco de trabajo de Python de código abierto que permite a los desarrolladores construir agentes inteligentes definiendo tareas, herramientas y memoria de manera componible. Los agentes construidos con Continuum siguen un ciclo plan-ejecutar-observar, lo que permite entrelazar el razonamiento de LLM con llamadas a API externas o scripts. Su arquitectura plugin soporta múltiples almacenes de memoria (por ejemplo, Redis, SQLite), bibliotecas de herramientas personalizadas y ejecución asíncrona. Con un enfoque en flexibilidad, los usuarios pueden escribir políticas de agentes personalizadas, integrar servicios de terceros como bases de datos o webhooks, y desplegar agentes en diferentes entornos. La orquestación basada en eventos de Continuum registra las acciones del agente, facilitando la depuración y ajuste del rendimiento. Ya sea automatizando la ingestión de datos, construyendo asistentes conversacionales o orquestando pipelines de DevOps, Continuum proporciona una base escalable para flujos de trabajo de agentes de IA de nivel producción.

LangGraph-MAS4SE está diseñado como un ecosistema colaborativo de agentes inteligentes, cada uno especializado en diferentes fases de la ingeniería de software. En su núcleo, un bus de mensajes basado en grafos orquesta flujos de trabajo, permitiendo a los agentes publicar y suscribirse a nodos de datos específicos de tareas. Por ejemplo, un agente de síntesis de código genera borradores iniciales, que luego son pasados a un agente de análisis estático para verificaciones de calidad. Un agente de documentación produce guías para usuarios basadas en módulos analizados, mientras que un agente de pruebas genera automáticamente pruebas unitarias. El sistema soporta interfaces de plugins para desarrollo de agentes personalizados, permitiendo a los equipos integrar lógica específica del dominio. Al abstraer la gestión compleja de dependencias y aprovechar el razonamiento impulsado por LLM, LangGraph-MAS4SE acelera los ciclos de desarrollo, reduce la carga manual y asegura coherencia en la calidad del código en grandes proyectos.

Local-Super-Agents ofrece una plataforma basada en Python para crear agentes AI autónomos que funcionan completamente en local. El marco incluye componentes modulares como almacenes de memoria, kits de herramientas para integración API, adaptadores LLM y orquestación de agentes. Los usuarios pueden definir agentes de tareas personalizados, encadenar acciones y simular colaboración multi-agente en un entorno sandbox. Abstrae configuraciones complejas mediante utilidades CLI, plantillas preconfiguradas y módulos extensibles. Sin dependencias en la nube, los desarrolladores mantienen privacidad de datos y control de recursos. Su sistema de plugins soporta integración de scrapers web, conectores de bases de datos y funciones Python personalizadas, facilitando flujos de trabajo como investigación autónoma, extracción de datos y automatización local.

Multi-Agent es un kit de herramientas para desarrolladores que te ayuda a construir y orquestar múltiples agentes de IA que se ejecutan en paralelo. Cada agente mantiene su propio almacenamiento de memoria, configuración de prompt y cola de mensajes. Puedes definir comportamientos personalizados, establecer canales de comunicación entre agentes y delegar tareas automáticamente según los roles de los agentes. Aprovecha la API Chat de OpenAI para comprensión y generación del lenguaje, y ofrece componentes modulares para orquestación de flujos de trabajo, registro y manejo de errores. Esto permite crear agentes especializados, como asistentes de investigación, procesadores de datos o bots de soporte al cliente, que trabajan juntos en tareas multifacéticas.

NagaAgent es una biblioteca de código abierto en Python diseñada para simplificar la creación, orquestación y escalado de agentes de IA. Proporciona un sistema plug-and-play para integración de herramientas, objetos de memoria conversacional persistentes y un controlador de múltiples agentes asincrónicos. Los desarrolladores pueden registrar herramientas personalizadas como funciones, gestionar el estado del agente y choreografiar interacciones entre múltiples agentes. El marco incluye funciones de registro, hooks para manejo de errores y configuraciones predefinidas para prototipado rápido. NagaAgent es ideal para construir flujos de trabajo complejos — bots de soporte al cliente, canalizaciones de procesamiento de datos o asistentes de investigación — sin sobrecarga de infraestructura.

Nexus Agents es un marco modular para construir sistemas multiagentes impulsados por IA con grandes modelos de lenguaje en el núcleo. Los desarrolladores pueden definir agentes personalizados, integrar herramientas externas y orquestar flujos de trabajo mediante configuraciones declarativas YAML o Python. Soporta enrutamiento dinámico de tareas, gestión de memoria y comunicación entre agentes, garantizando automatización escalable y confiable. Con registros, manejo de errores y soporte CLI integrados, Nexus Agents simplifica la creación de pipelines complejos que abarcan recuperación de datos, análisis, generación de contenido e interacción con clientes. Su arquitectura permite una fácil extensión con herramientas personalizadas o proveedores de LLM, capacitando a los equipos para automatizar procesos comerciales, tareas de investigación y flujos operativos de manera consistente y mantenible.

Odyssey proporciona una arquitectura flexible para construir sistemas colaborativos de múltiples agentes. Incluye componentes clave como el Gestor de Tareas para definir y distribuir subtareas, Módulos de Memoria para almacenar el contexto y el historial de conversaciones, Controladores de Agentes para coordinar agentes potenciados por LLM y Gestores de Herramientas para integrar APIs externas o funciones personalizadas. Los desarrolladores pueden configurar flujos de trabajo mediante archivos YAML, seleccionar núcleos LLM preconstruidos (por ejemplo, GPT-4, modelos locales) y ampliar fácilmente con nuevas herramientas o módulos de memoria. Odyssey registra interacciones, soporta ejecución asíncrona de tareas y bucles de refinamiento iterativo, siendo ideal para investigación, prototipado y aplicaciones productivas con múltiples agentes.

Stride Agents es una plataforma de orquestación de agentes basada en IA que agiliza la automatización de tareas permitiendo a usuarios no técnicos construir, configurar y desplegar agentes personalizados. Cada agente puede ser ajustado con flujos de trabajo específicos, activadores e integraciones para realizar tareas como calificación de leads, resolución de tickets de soporte, procesamiento de facturas y monitoreo de redes sociales. La plataforma ofrece un creador de agentes drag-and-drop, bibliotecas de habilidades preconstruidas y conexiones seamless con herramientas comerciales populares como Slack, Google Workspace y CRM. Una vez desplegados, los agentes pueden funcionar en horarios programados o en respuesta a eventos en tiempo real, mientras un panel de análisis rastrea el rendimiento, tasas de éxito y registros de errores. Este enfoque reduce la carga manual, asegura consistencia y escala operaciones aprovechando trabajadores digitales autónomos en toda la organización.

Super-Agent-Party permite a los desarrolladores definir un objeto Party donde agentes IA individuales desempeñan roles distintos como planificación, investigación, redacción y revisión. Cada agente puede ser configurado con prompts personalizados, herramientas y parámetros de modelos. El framework gestiona el enrutamiento de mensajes y el contexto compartido, permitiendo la colaboración en tiempo real en tareas secundarias. Soporta integración de plugins para servicios de terceros, estrategias flexibles de orquestación y rutinas de manejo de errores. Con una API intuitiva, los usuarios pueden añadir o eliminar agentes dinámicamente, encadenar flujos de trabajo y visualizar las interacciones de los agentes. Basado en Node.js y compatible con principales proveedores de la nube, Super-Agent-Party agiliza el desarrollo de sistemas multi-agente escalables y mantenibles para automatización, generación de contenido, análisis de datos y más.

Autonomys Agents capacita a los desarrolladores para crear agentes de IA autónomos capaces de ejecutar tareas complejas sin intervención manual. Construido en Python, el marco proporciona herramientas para definir comportamientos de agentes, integrar APIs externas y funciones personalizadas, y mantener la memoria conversacional a través de interacciones. Los agentes pueden colaborar en configuraciones multi-agente, compartiendo conocimientos y coordinando acciones. Los módulos de observabilidad ofrecen registro en tiempo real, seguimiento del rendimiento y conocimientos para depuración. Con su arquitectura modular, los equipos pueden ampliar componentes principales, incorporar nuevos LLM y desplegar agentes en diferentes entornos. Ya sea automatizando soporte al cliente, realizando análisis de datos o coordinando flujos de trabajo de investigación, Autonomys Agents agiliza el desarrollo y gestión de sistemas inteligentes autónomos.

BeeAI Framework Py Starter es un proyecto de Python de código abierto diseñado para facilitar la creación de agentes de IA. Incluye módulos principales para la orquestación de agentes, un sistema de plugins para ampliar la funcionalidad y adaptadores para conectarse a APIs LLM populares. Los desarrolladores pueden definir tareas, gestionar la memoria conversacional e integrar herramientas externas mediante archivos de configuración sencillos. El framework enfatiza la modularidad y facilidad de uso, permitiendo el prototipado rápido de chatbots, asistentes automatizados y agentes de procesamiento de datos sin código boilerplate.

LiteMultiAgent ofrece un SDK modular para construir y ejecutar múltiples agentes de IA en paralelo o en secuencia, cada uno con roles y responsabilidades únicos. Proporciona almacenes de memoria integrados, canalizaciones de mensajes, adaptadores de plugins y bucles de ejecución para gestionar comunicaciones complejas entre agentes. Los usuarios pueden personalizar comportamientos de los agentes, integrar herramientas o APIs externas y monitorear conversaciones a través de registros. El diseño liviano del framework y la gestión de dependencias lo hacen ideal para prototipado rápido y despliegue en producción de flujos de trabajo colaborativos de IA.

Proactive AI Agents es un marco centrado en el desarrollador diseñado para estructurar ecosistemas sofisticados de agentes autónomos impulsados por grandes modelos de lenguaje. Ofrece capacidades listas para usar para la creación de agentes, descomposición de tareas y comunicación entre agentes, permitiendo una coordinación fluida en objetivos complejos y de múltiples pasos. Cada agente puede equiparse con herramientas personalizadas, almacenamiento de memoria y algoritmos de planificación, permitiendo anticiparse proactivamente a las necesidades del usuario, programar tareas y ajustar estrategias de forma dinámica. El marco soporta la integración modular de nuevos modelos de lenguaje, kits de herramientas y bases de conocimientos, además de ofrecer funciones de registro y monitoreo integradas. Al abstraer las complejidades de la orquestación de agentes, Proactive AI Agents acelera el desarrollo de flujos de trabajo impulsados por IA para investigación, automatización y aplicaciones empresariales.