AIAgentWorkshop es un proyecto de Python de código abierto que demuestra cómo construir agentes IA autónomos capaces de planificar, tomar decisiones y usar herramientas. Incluye ejemplos de integración de búsquedas web, gestión de archivos y comandos del sistema, junto con módulos simples de memoria y razonamiento. Los desarrolladores pueden seguir ejercicios guiados para crear agentes que interpreten las metas del usuario, generen planes de múltiples pasos, ejecuten tareas en diferentes herramientas y mantengan el contexto. La arquitectura modular facilita intercambiar o ampliar herramientas y encadenar acciones del agente para flujos de trabajo complejos, transformando conceptos de investigación en IA en prototipos funcionales.

openai-agents-python es un paquete Python completo diseñado para ayudar a los desarrolladores a construir agentes IA totalmente autónomos. Ofrece abstracciones para la planificación del agente, integración de herramientas, estados de memoria y bucles de ejecución. Los usuarios pueden registrar herramientas personalizadas, especificar objetivos del agente y dejar que el marco coordine el razonamiento paso a paso. La biblioteca también incluye utilidades para probar y registrar acciones del agente, haciendo más fácil iterar sobre comportamientos y solucionar tareas complejas de múltiples pasos.

OmniSteward es una plataforma modular de orquestación de agentes IA construida en Python que se conecta a OpenAI, LLM locales y soporta modelos personalizados. Ofrece módulos de memoria para almacenar el contexto, kits de herramientas para llamadas API, búsqueda web, ejecución de código y consultas a bases de datos. Los usuarios definen plantillas de agentes con prompts, flujos de trabajo y desencadenantes. El framework orquesta múltiples agentes en paralelo, gestiona el historial de conversaciones y automatiza tareas mediante pipelines. Incluye también registros, paneles de monitoreo, arquitectura de plugins e integración con servicios de terceros. OmniSteward simplifica la creación de asistentes específicos de dominio para investigación, operaciones, marketing y más, ofreciendo flexibilidad, escalabilidad y transparencia de código abierto para empresas y desarrolladores.

AgentServe proporciona una interfaz unificada para crear y desplegar agentes de IA. Los usuarios definen el comportamiento de los agentes en archivos de configuración o código, integran herramientas o fuentes de conocimiento externas y exponen agentes mediante endpoints REST. El marco gestiona el enrutamiento de modelos, solicitudes paralelas, chequeos de salud, registros y métricas. Su diseño modular permite añadir nuevos modelos, herramientas personalizadas o políticas de programación, siendo ideal para crear chatbots, flujos de trabajo automatizados y sistemas multiagente escalables y mantenibles.

Agentic Kernel ofrece una arquitectura desacoplada para construir agentes de IA combinando componentes reutilizables. Los desarrolladores pueden definir pipelines de planificación para desglosar metas, configurar memorias a corto y largo plazo usando incrustaciones o backends basados en archivos, y registrar herramientas o APIs externas para la ejecución de acciones. El framework soporta selección dinámica de herramientas, ciclos de reflexión del agente y planificación integrada para gestionar flujos de trabajo. Su diseño modular es compatible con cualquier proveedor de LLM y componentes personalizados, permitiendo casos de uso como asistentes conversacionales, agentes de investigación automatizada y bots de procesamiento de datos. Con registro transparente, gestión de estado y fácil integración, Agentic Kernel acelera el desarrollo asegurando mantenibilidad y escalabilidad en aplicaciones basadas en IA.

AI Agent Example es un repositorio de demostración práctico para desarrolladores e investigadores interesados en construir agentes inteligentes alimentados por modelos de lenguaje amplios (LLM). El proyecto incluye código de ejemplo para planificación de agentes, almacenamiento de memoria y llamada a herramientas, mostrando cómo integrar APIs externas o funciones personalizadas. Cuenta con una interfaz conversacional sencilla que interpreta las intenciones del usuario, crea planes de acción y ejecuta tareas llamando a herramientas predefinidas. Los desarrolladores pueden seguir patrones claros para ampliar el agente con nuevas capacidades, como programación de eventos, scraping web o procesamiento automatizado de datos. Con una arquitectura modular, esta plantilla acelera la experimentación con flujos de trabajo impulsados por IA y asistentes digitales personalizados, además de ofrecer ideas sobre orquestación de agentes y gestión de estado.