mcp-agent-graph ofrece una capa de orquestación basada en grafos para agentes de IA, permitiendo a los desarrolladores mapear flujos de trabajo complejos en múltiples pasos como grafos dirigidos. Cada nodo del grafo corresponde a una tarea o función de agente, capturando entradas, salidas y dependencias. Las aristas definen el flujo de datos entre agentes, asegurando el orden correcto de ejecución. El motor soporta modos de ejecución secuencial y paralelo, resolución automática de dependencias y se integra con funciones Python personalizadas o servicios externos. La visualización integrada permite inspeccionar la topología del grafo y depurar los flujos de trabajo. Este marco agiliza el desarrollo de sistemas modulares y escalables de múltiples agentes para procesamiento de datos, flujos de trabajo en lenguaje natural o pipelines combinados de modelos de IA.

Self Collab AI ofrece un marco modular en el que los desarrolladores definen agentes autónomos, canales de comunicación y objetivos de tareas. Los agentes usan prompts y patrones predefinidos para negociar responsabilidades, intercambiar datos y iterar soluciones. Basado en Python y con interfaces fáciles de extender, soporta integración con LLMs, plugins personalizados y APIs externas. Los equipos pueden prototipar rápidamente flujos de trabajo complejos—como asistentes de investigación, generación de contenido o pipelines de análisis de datos—configurando roles de agentes y reglas de colaboración sin necesidad de código de orquestación profundo.

SQL LangChain Agent es un agente IA especializado basado en el marco LangChain, diseñado para cerrar la brecha entre el lenguaje natural y las consultas estructuradas de bases de datos. Utilizando modelos de lenguaje de OpenAI, el agente interpreta las solicitudes del usuario en inglés simple, formula comandos SQL sintácticamente correctos y los ejecuta de forma segura en bases de datos relacionales a través de SQLAlchemy. Los resultados de las consultas se formatean de nuevo en respuestas conversacionales o estructuras de datos para su procesamiento posterior. Al automatizar la generación y ejecución de SQL, el agente permite a los equipos de datos explorar y analizar datos sin necesidad de programar, acelerando la generación de informes y reduciendo errores humanos en la creación de consultas.

HackerGCLASS Agent API es un framework de código abierto en Python que expone endpoints RESTful para ejecutar agentes IA. Los desarrolladores pueden definir integraciones de herramientas personalizadas, configurar plantillas de prompts y mantener el estado y memoria del agente a través de sesiones. El framework soporta la orquestación de múltiples agentes en paralelo, manejo de flujos conversacionales complejos e integración de servicios externos. Facilita el despliegue mediante Uvicorn u otros servidores ASGI y ofrece extensibilidad con módulos de plugins, permitiendo crear rápidamente agentes IA específicos para diferentes dominios y casos de uso.

AutoBrowse es una biblioteca para desarrolladores que posibilita la automatización web basada en LLM. Aprovechando grandes modelos de lenguaje, planifica y ejecuta acciones del navegador: búsqueda, navegación, interacción y extracción de información de páginas web. Con un patrón planificador-ejecutor, descompone tareas de alto nivel en acciones paso a paso, gestionando renderizado de JavaScript, entradas de formularios, traversal de enlaces y análisis de contenido. Produce datos estructurados o resúmenes, ideal para investigación, recopilación de datos, pruebas automatizadas y flujos de inteligencia competitiva.

DevLooper está diseñado para simplificar todo el ciclo de vida de los proyectos de agentes de IA. Con un solo comando puedes generar código base para agentes específicos y flujos de trabajo paso a paso. Aprovecha el entorno de ejecución nativo en la nube de Modal para ejecutar agentes como funciones escalables sin estado, y ofrece modos de ejecución local y depuración para una iteración rápida. DevLooper maneja flujos de datos con estado, programación periódica y observabilidad integrada desde una única plataforma. Al abstraer los detalles de infraestructura, permite a los equipos centrarse en la lógica de los agentes, pruebas y optimización. La integración fluida con bibliotecas Python existentes y el SDK de Modal garantiza despliegues seguros y reproducibles en entornos de desarrollo, prueba y producción.