Promptix Python es un framework de código abierto para construir agentes de IA autónomos en Python. Con una instalación sencilla mediante pip, puedes instanciar agentes impulsados por cualquier LLM importante, registrar herramientas específicas del dominio, configurar almacenes de datos en memoria o persistentes, y orquestar bucles de decisión en múltiples pasos. El SDK soporta streaming en tiempo real de salidas token, manejadores de callbacks para registro o procesamiento personalizado, y módulos de memoria integrados para mantener el contexto a través de las interacciones. Los desarrolladores pueden usar esta librería para prototipar asistentes tipo chatbot, automatizaciones, pipelines de datos o agentes de investigación en minutos. Su diseño modular permite intercambiar modelos, añadir herramientas personalizadas y extender backends de memoria, brindando flexibilidad para una amplia variedad de casos de uso de agentes IA.

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.

ai-agents-trial es un proyecto de código abierto en Python que demuestra cómo construir agentes de IA autónomos usando LLMs. Ofrece abstracciones modulares para la planificación del agente, la invocación de herramientas (por ejemplo, búsqueda web, calculadoras) y la gestión de memoria. Los desarrolladores pueden definir herramientas personalizadas, encadenar acciones en múltiples pasos y mantener el contexto entre sesiones. La base de código usa APIs de OpenAI junto con utilidades auxiliares para orquestar flujos de trabajo, siendo ideal para prototipado rápido de asistentes basados en chat, bots de investigación o agentes de automatización específicos de dominio. Los puntos de integración permiten ampliar la funcionalidad con nuevos conectores y fuentes de datos sin alterar la lógica principal.

La plataforma Isaree está diseñada para simplificar el desarrollo y despliegue de agentes IA. En su núcleo, proporciona una arquitectura unificada para crear agentes autónomos capaces de conversar, tomar decisiones y colaborar. Los desarrolladores pueden definir múltiples agentes con roles personalizados, aprovechar recuperación de memoria basada en vectores e integrar fuentes de datos externas mediante módulos plug-in. La plataforma incluye un SDK Python y una API REST para interacción fluida, soporta streaming en tiempo real de respuestas y ofrece registros y métricas integradas. Su configuración flexible permite escalar en diferentes entornos usando Docker o servicios en la nube. Ya sea para construir chatbots con contexto persistente, automatizar flujos de trabajo de múltiples pasos o orquestar asistentes de investigación, la plataforma Isaree ofrece extensibilidad y fiabilidad para soluciones de IA empresariales.

ManasAI es un framework basado en Python que permite la creación de agentes IA autónomos con estado integrado y componentes modulares. Ofrece abstracciones principales para el razonamiento del agente, memoria a corto y largo plazo, integraciones con herramientas y API externas, manejo de eventos impulsado por mensajes y orquestación multi-agente. Los agentes se pueden configurar para gestionar contexto, ejecutar tareas, manejar reintentos y recopilar retroalimentación. Su arquitectura plug-in permite a los desarrolladores personalizar backends de memoria, herramientas y orquestadores para flujos de trabajo específicos, siendo ideal para prototipar chatbots, trabajadores digitales y canalizaciones automatizadas que requieren contexto persistente e interacciones complejas.

Micro-agent es una biblioteca ligera y sin opiniones, diseñada para simplificar la creación de agentes de IA sofisticados usando modelos de lenguaje de gran tamaño. Expone abstracciones centrales como agentes, herramientas, planificadores y almacenes de memoria, permitiendo a los desarrolladores ensamblar flujos de conversación personalizados. Los agentes pueden invocar APIs externas o utilidades internas como herramientas, permitiendo la recuperación dinámica de datos y ejecución de acciones. La biblioteca soporta memoria conversacional a corto plazo y memoria persistente a largo plazo para mantener el contexto en sesiones. Los planificadores orquestan procesos de cadena de pensamiento, dividiendo tareas complejas en llamadas a herramientas o consultas a modelos lingüísticos. Con plantillas de prompts configurables y estrategias de ejecución, micro-agent se adapta sin problemas a aplicaciones web frontend, servicios Node.js y entornos en el borde, proporcionando una base flexible para chatbots, asistentes virtuales o sistemas de decisiones autónomas.