Mina proporciona una base liviana pero potente para construir agentes de IA en Python. Puedes definir herramientas personalizadas (como raspadores web, calculadoras o conectores de bases de datos), adjuntar buffers de memoria para mantener el contexto conversacional y orquestar secuencias de llamadas a modelos de lenguaje para razonamiento en múltiples pasos. Basada en APIs comunes de LLM, Mina maneja la ejecución asincrónica, manejo de errores y registro en logs. Su diseño modular facilita la extensión con nuevas capacidades, mientras que la interfaz CLI permite crear prototipos rápidos y desplegar aplicaciones impulsadas por agentes.

PyBrain, abreviación de Python-Based Reinforcement Learning, Artificial Intelligence, and Neural Networks Library, es una biblioteca modular y de código abierto diseñada para tareas de aprendizaje automático. Soporta la construcción de redes neuronales, el aprendizaje por refuerzo y otros algoritmos de IA. Con sus potentes y fáciles de usar algoritmos, PyBrain proporciona una herramienta valiosa para desarrolladores e investigadores que buscan abordar diversos problemas de aprendizaje automático. La biblioteca se integra sin problemas con otras bibliotecas de Python y es adecuada para tareas que van desde el aprendizaje supervisado simple hasta escenarios complejos de aprendizaje por refuerzo.

PySpur ofrece un entorno integrado para construir, probar y desplegar agentes de IA mediante una interfaz usuario-amistosa basada en nodos. Los desarrolladores ensamblan cadenas de acciones — como llamadas a modelos lingüísticos, recuperación de datos, ramificación de decisiones y interacciones API — arrastrando y conectando bloques modulares. Un modo de simulación en vivo permite a los ingenieros validar la lógica, inspeccionar estados intermedios y depurar workflows antes del despliegue. PySpur también ofrece control de versiones de los flujos de agentes, perfilado de rendimiento y despliegue con un clic en la nube o infraestructura local. Con conectores plug-in y soporte para LLMs y bases de datos vectoriales populares, los equipos pueden prototipar rápidamente agentes de razonamiento complejos, asistentes automatizados o pipelines de datos. Open-source y extensible, PySpur minimiza la boilerplate y la sobrecarga de infraestructura, permitiendo iteraciones más rápidas y soluciones de agentes más robustas.

SARL es un sistema para la toma de decisiones y soporta desarrollo dinámico con Eclipse IDE, proporcionando soporte de editor, generación de código, depuración y herramientas de prueba. El motor de runtime puede apuntar a varias plataformas, incluyendo frameworks de simulación (por ejemplo, MadKit, Janus) y sistemas reales en robótica y IoT. Los desarrolladores pueden estructurar aplicaciones MAS complejas ensamblando habilidades y protocolos modulares, simplificando el desarrollo de sistemas IA distribuidos y adaptativos.

MACL es un marco modular de Python diseñado para simplificar la creación y orquestación de múltiples agentes IA. Permite definir agentes individuales con habilidades personalizadas, configurar canales de comunicación y programar tareas en una red de agentes. Los agentes pueden intercambiar mensajes, negociar responsabilidades y adaptarse dinámicamente según datos compartidos. Con soporte integrado para LLMs populares y un sistema de plugins para extensibilidad, MACL habilita flujos de trabajo IA escalables y mantenibles en ámbitos como automatización de atención al cliente, pipelines de análisis de datos y entornos de simulación.

LangGraph proporciona una abstracción basada en gráficos para diseñar flujos de trabajo de agentes AI. Los desarrolladores definen nodos que representan solicitudes, herramientas, fuentes de datos o lógica de decisión, y luego conectan estos nodos con bordes para formar un gráfico dirigido. Durante la ejecución, LangGraph recorre el gráfico ejecutando llamadas a LLM, solicitudes API y funciones personalizadas en secuencia o en paralelo. El soporte incorporado para caché, manejo de errores, registros y concurrencia garantiza un comportamiento robusto del agente. Plantillas extensibles de nodos y bordes permiten a los usuarios integrar cualquier servicio o modelo externo, haciendo que LangGraph sea ideal para construir chatbots, pipelines de datos, trabajadores autónomos y asistentes de investigación sin código boilerplate complejo.

CodeFuse-muAgent es un marco de código abierto basado en Python que orquesta múltiples agentes IA autónomos para resolver tareas complejas de manera colaborativa. Los desarrolladores definen agentes individuales con habilidades especializadas — como procesamiento de datos, comprensión del lenguaje natural o interacción con API externas — y configuran protocolos de comunicación para una delegación dinámica de tareas. El marco proporciona gestión centralizada de memoria, registro y monitoreo, manteniéndose independiente del modelo, y soporta integraciones con LLMs populares y modelos IA personalizados. Con CodeFuse-muAgent, los equipos pueden construir flujos de trabajo IA modulares, automatizar procesos de múltiples pasos y escalar despliegues en diversos entornos. Los archivos de configuración flexibles y APIs extensibles permiten prototipado rápido, pruebas y ajuste fino, siendo adecuado para casos de uso en soporte al cliente, generación de contenido, asistentes de investigación, y más.

llm-lab proporciona un conjunto de herramientas flexible para crear agentes inteligentes que utilizan grandes modelos de lenguaje. Incluye un motor de orquestación de agentes, soporte para plantillas de prompts personalizadas, seguimiento de memoria y estado, e integración sin problemas con APIs y plugins externos. Los usuarios pueden escribir escenarios, definir cadenas de herramientas, simular interacciones y recopilar registros de rendimiento. El marco también ofrece un conjunto de pruebas incorporado para validar el comportamiento de los agentes contra resultados esperados. Diseñado para ser extensible, llm-lab permite a los desarrolladores cambiar proveedores de LLM, agregar nuevas herramientas y evolucionar la lógica de los agentes mediante experimentación iterativa.