Hashiru AgentX es un orquestador de flujo de trabajo IA unificado alojado en Hugging Face Spaces. Permite a los usuarios ingresar instrucciones en lenguaje natural y elegir entre agentes preconstruidos para ejecución de código, búsqueda en la web y análisis de documentos. Detrás de escenas, compone dinámicamente cadenas de herramientas, ejecuta fragmentos de Python en un sandbox seguro, consulta recursos en línea y extrae conocimientos de archivos cargados. Los resultados se devuelven en formato conversacional, facilitando refinamientos iterativos y descargas fáciles de resultados.

Microsoft AutoGen está diseñado para facilitar el desarrollo completo de agentes de IA autónomos, proporcionando componentes modulares para gestión de memoria, planificación de tareas, integración de herramientas y comunicación. Los desarrolladores pueden definir herramientas personalizadas con esquemas estructurados y conectarse a proveedores LLM principales como OpenAI y Azure OpenAI. El marco soporta la orquestación de uno o múltiples agentes, permitiendo flujos de trabajo colaborativos en los que los agentes coordinan para completar tareas complejas. Su arquitectura plug-and-play permite fácil expansión con nuevos almacenes de memoria, estrategias de planificación y protocolos de comunicación. Al abstraer los detalles de integración de bajo nivel, AutoGen acelera la creación de prototipos y el despliegue de aplicaciones impulsadas por IA en ámbitos como soporte al cliente, análisis de datos y automatización de procesos.

El agente LangGraph combina LLM con una memoria estructurada en grafo para construir agentes autónomos que pueden recordar hechos, razonar sobre relaciones y llamar a funciones o herramientas externas cuando sea necesario. Los desarrolladores definen esquemas de memoria como nodos y aristas del grafo, conectan herramientas o APIs personalizadas y gestionan los flujos de trabajo del agente mediante planificadores y ejecutores configurables. Este enfoque mejora la retención del contexto, permite decisiones basadas en conocimientos y soporta la invocación dinámica de herramientas en diversas aplicaciones.

Rigging es un marco enfocado en desarrolladores que simplifica la creación y orquestación de agentes de IA. Ofrece registro de herramientas y funciones, gestión de contexto y memoria, encadenamiento de flujos de trabajo, eventos de devolución de llamada y registros. Los desarrolladores pueden integrar múltiples proveedores LLM, definir plugins personalizados y armar pipelines en múltiples pasos. El SDK de TypeScript con seguridad tipada de Rigging garantiza modularidad y reutilización, acelerando el desarrollo de agentes de IA para chatbots, procesamiento de datos y tareas de generación de contenido.

En su núcleo, SpongeCake es una capa de abstracción de alto nivel sobre Langchain diseñada para acelerar el desarrollo de agentes IA. Ofrece soporte incorporado para registrar herramientas — como búsquedas web, conectores de bases de datos o APIs personalizadas —, gestionar plantillas de prompts y persistir la memoria de conversación. Con configuraciones tanto basadas en código como en YAML, los equipos pueden definir de forma declarativa comportamientos de agentes, encadenar flujos de trabajo de múltiples pasos y habilitar una selección dinámica de herramientas. La CLI incluida facilita pruebas locales, depuración y despliegue, haciendo que SpongeCake sea ideal para construir chatbots, automatizadores de tareas y asistentes específicos de dominio sin código repetitivo.

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.

AgentUniverse proporciona un SDK unificado en Python para diseñar, orquestar y ejecutar agentes de IA autónomos. Los desarrolladores pueden definir comportamientos de agentes, integrar herramientas o APIs externas, mantener memoria conversacional y secuenciar tareas de múltiples pasos. Compatible con LangChain, plugins de herramientas personalizadas y entornos de ejecución configurables, acelera el desarrollo y despliegue de agentes. La monitorización y registro integrados ofrecen insights en tiempo real, mientras que su arquitectura modular permite extensiones fáciles con nuevas capacidades o modelos de IA.