Self-Determining AI Agents es un framework basado en Python diseñado para simplificar la creación de agentes IA autónomos. Cuenta con un ciclo de planificación personalizable donde los agentes generan tareas, planifican estrategias y ejecutan acciones utilizando herramientas integradas. El framework incluye módulos de memoria persistentes para mantener el contexto, un sistema de programación de tareas flexible y ganchos para integraciones de herramientas personalizadas como API web o consultas a bases de datos. Los desarrolladores definen metas del agente mediante archivos de configuración o código, y la biblioteca maneja el proceso de decisión iterativo. Soporta registro de logs, monitoreo del rendimiento y puede extenderse con nuevos algoritmos de planificación. Ideal para investigación, automatización de flujos de trabajo y prototipado de sistemas multi-agente inteligentes.

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.

GPT-agents es un conjunto de herramientas enfocado en desarrolladores que simplifica la creación y orquestación de agentes de IA autónomos usando GPT. Incluye clases de Agentes integradas, un sistema modular de integración de herramientas y gestión de memoria persistente para mantener el contexto actual. El marco maneja ciclos de planificación conversacional y colaboración multi-agente, permitiendo asignar objetivos, programar subtareas y encadenar agentes en flujos de trabajo complejos. Soporta herramientas personalizables, selección de modelos y manejo de errores para ofrecer automatización robusta y escalable en distintos dominios.