Fast-LLM-Agent-MCP es un marco de trabajo Python ligero de código abierto para construir agentes IA que combinan gestión de memoria, razonamiento en cadena y planificación en múltiples pasos. Los desarrolladores pueden integrarlo con OpenAI, Azure OpenAI, Llama local y otros modelos para mantener el contexto de la conversación, generar rastros de razonamiento estructurados y descomponer tareas complejas en subtareas ejecutables. Su diseño modular permite la integración de herramientas personalizadas y almacenes de memoria, ideal para aplicaciones como asistentes virtuales, sistemas de apoyo a decisiones y bots de soporte al cliente automatizados.

gaidme es una herramienta de interfaz de línea de comandos (CLI) diseñada para ayudar a desarrolladores y profesionales de TI a generar comandos de terminal utilizando inteligencia artificial. Simplemente describiendo lo que deseas hacer, gaidme puede sugerir comandos que puedes ejecutar con un clic o copiar a tu portapapeles. También admite el historial de comandos, lo que te permite reutilizar y modificar fácilmente comandos pasados. Con la privacidad como prioridad, gaidme no almacena tus datos a menos que optes por ello. Disponible en plataformas que soportan Python 3.8 o superior, gaidme mejora tu experiencia en el terminal, ahorrando tiempo y reduciendo la sobrecarga mental.

Mito es una plataforma basada en la nube que facilita la ciencia de datos en Python al permitirte editar datos directamente en una interfaz de hoja de cálculo. Genera automáticamente código Python, lo que resulta increíblemente útil para analistas y científicos de datos que buscan optimizar sus flujos de trabajo. Las herramientas asistidas por IA de Mito aumentan aún más la productividad al automatizar tareas repetitivas y proporcionar capacidades de manipulación de datos sin interrupciones.

FastMCP es un framework de código abierto en Python para construir servidores y clientes MCP (Protocolo de Contexto del Modelo) que habilitan a los LLM con herramientas externas, fuentes de datos y peticiones personalizadas. Los desarrolladores definen clases de herramientas y manejadores de recursos en Python, los registran en el servidor FastMCP y los despliegan usando protocolos de transporte como HTTP, STDIO o SSE. La biblioteca cliente ofrece una interfaz asíncrona para interactuar con cualquier servidor MCP, facilitando la integración fluida de agentes AI en aplicaciones.

QueryCraft es un kit de herramientas de ingeniería de prompt basado en Python, diseñado para agilizar el desarrollo de agentes de IA. Permite a los usuarios definir indicaciones estructuradas mediante un pipeline modular, conectarse sin problemas a varias API LLM y realizar evaluaciones automáticas según métricas personalizadas. Con registro integrado del uso de tokens y costos, los desarrolladores pueden medir el rendimiento, comparar variaciones de prompts e identificar ineficiencias. QueryCraft también incluye herramientas de depuración para inspeccionar las salidas del modelo, visualizar los pasos del flujo de trabajo y realizar benchmarks entre diferentes modelos. Sus interfaces CLI y SDK permiten la integración en pipelines CI/CD, soportando iteraciones rápidas y colaboración. Al proporcionar un entorno completo para el diseño, prueba y optimización de prompts, QueryCraft ayuda a los equipos a entregar soluciones de agentes de IA más precisas, eficientes y rentables.

AI Agents es un marco de trabajo web completo en Python diseñado para agilizar el desarrollo de agentes de software inteligentes. Ofrece kits de herramientas listos para usar para integrar servicios externos como búsqueda en la web, entrada/salida de archivos y APIs personalizadas. Con módulos de memoria integrados, los agentes mantienen el contexto a través de las interacciones, permitiendo razonamiento avanzado en múltiples pasos y conversaciones persistentes. El marco soporta múltiples proveedores de LLM, incluyendo OpenAI y modelos de código abierto, permitiendo a los desarrolladores cambiar o combinar modelos fácilmente. Los usuarios definen tareas, asignan herramientas y políticas de memoria, y el motor central orquesta la construcción de prompts, invocación de herramientas y análisis de respuestas para una operación de agente sin problemas.

La API de Open Assistant proporciona un cliente Python completo y herramientas CLI para interactuar con el servidor Open Assistant, una plataforma de IA conversacional de código abierto autoalojada. Al exponer endpoints para crear conversaciones, enviar solicitudes de usuario, transmitir respuestas generadas por IA y captar comentarios, permite a los desarrolladores orquestar flujos de trabajo complejos. Soporta configuración de conexión, tokens de autenticación, selección de modelos personalizables y manejo de mensajes por lotes. Ya sea desplegado localmente para privacidad o conectado a instancias remotas, la API ofrece control total sobre el estado de las conversaciones y el registro, ideal para construir, probar y escalar asistentes similares a ChatGPT en diversas aplicaciones.

Chat-With-Data es una herramienta en Python con interfaz web basada en Streamlit, LangChain y API GPT de OpenAI. Analiza automáticamente conjuntos de datos tabulares o esquemas de bases de datos, creando un agente AI que comprende consultas en lenguaje natural. Internamente, divide tablas grandes, construye un índice de embeddings para búsqueda semántica y forma prompts dinámicos para respuestas contextualizadas. Los usuarios pueden preguntar cosas como «¿Cuáles son las 5 principales regiones de ventas este trimestre?» o «Muéstrame un gráfico de barras de ingresos por categoría», y reciben respuestas o visualizaciones interactivas sin escribir código SQL o pandas. La plataforma funciona localmente o en servidor, garantizando privacidad de datos y acelerando análisis exploratorios para usuarios técnicos y no técnicos.