AI-Agents proporciona una arquitectura modular para definir agentes impulsados por IA utilizando Python y modelos OpenAI. Incorpora herramientas plug-in, incluyendo búsqueda en la web, calculadoras, búsqueda en Wikipedia y funciones personalizadas, permitiendo que los agentes realicen razonamientos complejos en múltiples pasos. Los componentes de memoria integrados permiten mantener contexto entre sesiones. Los desarrolladores pueden clonar el repositorio, configurar claves API y extender o reemplazar herramientas rápidamente. Con ejemplos claros y documentación, AI-Agents simplifica el flujo de trabajo desde el concepto hasta el despliegue de soluciones IA conversacionales o enfocadas en tareas.

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.

AI-Short-Video-Engine coordina múltiples módulos de IA en una pipeline de extremo a extremo para transformar indicaciones de texto definidas por el usuario en videos cortos pulidos. Primero, el sistema usa modelos de lenguaje grandes para generar un guion y un storyboard. Luego, Stable Diffusion crea imágenes para las escenas, mientras que bark proporciona narración en voz realista. La engine monta imágenes, superposiciones de texto y audio en un video cohesivo, añadiendo transiciones y música de fondo automáticamente. Su arquitectura basada en plugins permite personalizar cada fase: desde reemplazar modelos de TTS o generación de imágenes alternativos, hasta ajustar la resolución y estilos del video. Desplegado mediante Docker o Python nativo, ofrece comandos CLI y endpoints API REST, permitiendo a los desarrolladores integrar la producción de videos por IA en sus flujos de trabajo de forma sencilla.

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.

Azeerc-AI es un marco enfocado en desarrolladores que permite la construcción rápida de agentes inteligentes mediante la orquestación de llamadas a modelos de lenguaje grande (LLM), integraciones de herramientas y gestión de memoria. Proporciona una arquitectura de plugins donde puedes registrar herramientas personalizadas —como búsqueda web, recuperadores de datos o APIs internas— y luego crear flujos de trabajo complejos y de múltiples pasos. La memoria dinámica integrada permite a los agentes recordar y recuperar interacciones pasadas. Con código mínimo, puedes crear bots conversacionales o agentes específicos para tareas, personalizar su comportamiento y desplegarlos en cualquier entorno Python. Su diseño extensible se adapta a casos de uso desde chatbots de soporte al cliente hasta asistentes de investigación automatizada.

Claude-Code-OpenAI transforma la API de Claude de Anthropic en un reemplazo plug-and-play para los modelos de OpenAI en aplicaciones Python. Después de instalar mediante pip y configurar tus variables de entorno OPENAI_API_KEY y CLAUDE_API_KEY, puedes usar métodos familiares como openai.ChatCompletion.create(), openai.Completion.create() o openai.Embedding.create() con nombres de modelos Claude (por ejemplo, claude-2, claude-1.3). La biblioteca intercepta las llamadas, las enruta a los endpoints Claude correspondientes y normaliza las respuestas para que coincidan con las estructuras de datos de OpenAI. Soporta transmisión en tiempo real, mapeo avanzado de parámetros, manejo de errores y plantillas de indicaciones. Esto permite a los equipos experimentar con Claude y modelos GPT de forma intercambiable, sin refactorizar el código, facilitando la creación rápida de prototipos para chatbots, generación de contenido, búsqueda semántica y flujos de trabajo LLM híbridos.

La Biblioteca de Cumplimiento de Dialogflow en Python es un marco de código abierto que maneja solicitudes HTTP de Dialogflow, mapea las intenciones a funciones manejadoras en Python, administra sesiones y contextos de salida, y construye respuestas estructuradas incluyendo texto, tarjetas, chips de sugerencias y cargas útiles personalizadas. Abstrae la estructura JSON de la API webhook de Dialogflow en clases y métodos Python convenientes, acelerando la creación de backend conversacionales y reduciendo el código boilerplate en la integración con bases de datos, sistemas CRM o APIs externas.

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.

Como una biblioteca flexible de Python, LangChain-Taiga conecta la API RESTful de Taiga con el marco LangChain y crea un agente de IA capaz de entender instrucciones en lenguaje humano para gestionar proyectos. Los usuarios pueden solicitar listar historias de usuario activas, priorizar elementos del backlog, modificar detalles de tareas y generar informes resumidos de sprint, todo mediante lenguaje natural. Soporta múltiples proveedores de LLM, plantillas de indicaciones personalizables y puede exportar resultados en diversos formatos como JSON o Markdown. Los desarrolladores y equipos ágiles pueden integrar LangChain-Taiga en pipelines CI/CD, chatbots o paneles web. El diseño modular permite extensiones para flujos de trabajo personalizados, incluyendo notificaciones automáticas de estado, predicciones de estimaciones y conocimientos de colaboración en tiempo real.

Melissa proporciona una arquitectura ligera y extensible para construir agentes impulsados por IA sin requerir un extenso código boilerplate. En su núcleo, el framework utiliza un sistema basado en plugins donde los desarrolladores pueden registrar acciones personalizadas, conectores de datos y módulos de memoria. El subsistema de memoria permite la conservación del contexto a través de interacciones, mejorando la continuidad conversacional. Los adaptadores de integración permiten a los agentes obtener y procesar información desde API, bases de datos o archivos locales. Combinando una API sencilla, herramientas CLI y interfaces estandarizadas, Melissa agiliza tareas como automatizar consultas de clientes, generar informes dinámicos o orquestar flujos de trabajo de múltiples pasos. El framework es independiente del lenguaje para integraciones, adecuado para proyectos centrados en Python y puede desplegarse en entornos Linux, macOS o Docker.

Multi-Agent LLM Recipe Prices orquesta una serie de agentes de IA especializados para desglosar recetas en ingredientes, consultar bases de datos o APIs externos para obtener tasas de mercado en tiempo real, realizar conversiones de unidades y sumar los costos totales por moneda. Escrito en Python, utiliza un agente de análisis de recetas para extraer ítems, un agente de búsqueda de precios para obtener precios actuales y un agente de conversión de divisas para gestionar precios internacionales. El marco registra cada paso, soporta extensiones a través de plugins para nuevos proveedores de datos y ofrece un desglose de costos detallado en formatos JSON o CSV para análisis ulterior.

vagent_comm es un marco cliente API que simplifica el intercambio de mensajes entre aplicaciones Python y agentes VAgent AI. Soporta autenticación segura con tokens, formato automático de JSON y doble transporte mediante WebSocket y HTTP REST. Los desarrolladores pueden establecer sesiones, enviar cargas de texto o datos, gestionar respuestas en flujo y manejar reintentos en errores. La interfaz asincrónica de la biblioteca y la gestión de sesiones incorporada permiten una integración sin problemas en chatbots, servidores de asistentes virtuales y flujos de trabajo automatizados.

SecGPT envuelve las llamadas a LLM con controles de seguridad en capas y pruebas automáticas. Los desarrolladores definen perfiles de seguridad en YAML, integran la biblioteca en sus pipelines de Python y aprovechan módulos para detección de inyección de prompts, prevención de filtraciones de datos, simulación de amenazas adversarias y monitoreo de cumplimiento. SecGPT genera informes detallados sobre violaciones, soporta alertas vía webhooks y se integra sin problemas con herramientas como LangChain y LlamaIndex para garantizar despliegues AI seguros y conformes.

Summarization Agent Reflection combina un modelo de resumen avanzado con un mecanismo de reflexión incorporado para evaluar y refinar de manera iterativa sus propios resúmenes. Los usuarios proporcionan una o más entradas de texto —como artículos, documentos o transcripciones— y el agente genera un resumen inicial, luego analiza esa salida para identificar puntos faltantes o inexactitudes. Regenera o ajusta el resumen en función de bucles de retroalimentación hasta obtener un resultado satisfactorio. Los parámetros configurables permiten personalizar la longitud, profundidad y estilo del resumen, haciéndolo adaptable a diferentes dominios y flujos de trabajo.

ePH-MAPF proporciona un flujo de trabajo eficiente para calcular rutas sin colisiones para decenas a centenas de agentes en mapas basados en cuadrícula. Utiliza heurísticas priorizadas, técnicas de búsqueda incremental y métricas de coste personalizables (Manhattan, Euclidiana) para equilibrar velocidad y calidad de la solución. Los usuarios pueden seleccionar diferentes funciones heurísticas, integrar la biblioteca en sistemas de robótica basados en Python, y evaluar el rendimiento en escenarios estándar de MAPF. El código es modular y bien documentado, permitiendo a investigadores y desarrolladores extenderlo para obstáculos dinámicos o entornos especializados.

Lila ofrece un marco completo de agentes IA diseñado para razonamiento de múltiples pasos y ejecución autónoma de tareas. Los desarrolladores pueden definir herramientas personalizadas (APIs, bases de datos, webhooks) y configurarlos para que se llamen dinámicamente durante la ejecución. Ofrece módulos de memoria para almacenar el historial de conversaciones y hechos, un componente de planificación para secuenciar subtareas y un prompting de cadenas de pensamiento para caminos de decisión transparentes. Su sistema de plugins permite extensiones fluidas con nuevas capacidades, mientras que la monitorización integrada rastrea las acciones y salidas del agente. Su diseño modular facilita la integración en proyectos Python existentes o su despliegue como servicio alojado para flujos de trabajo de agentes en tiempo real.

Llama-Agent es un conjunto de herramientas enfocado en desarrolladores para crear agentes de IA inteligentes potenciados por grandes modelos de lenguaje. Ofrece integración de herramientas para llamar a APIs o funciones externas, gestión de memoria para almacenar y recuperar contexto, y planificación en cadena de pensamiento para desglosar tareas complejas. Los agentes pueden ejecutar acciones, interactuar con entornos personalizados y adaptarse mediante un sistema de plugins. Como un proyecto de código abierto, soporta la extensión sencilla de componentes centrales, permitiendo experimentación rápida y despliegue de flujos de trabajo automatizados en varias áreas.

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.

sma-begin establece una base de código optimizada para crear agentes impulsados por IA, abstrayendo componentes comunes como procesamiento de entrada, lógica de decisión y generación de salida. En su núcleo, implementa un ciclo de agente que consulta a un LLM, interpreta la respuesta y ejecuta opcionalmente herramientas integradas, como clientes HTTP, manejadores de archivos o scripts personalizados. Los módulos de memoria permiten al agente recordar interacciones previas o contexto, mientras que el encadenamiento de instrucciones soporta flujos de trabajo de múltiples pasos. La gestión de errores captura fallos de API o salidas de herramientas inválidas. Los desarrolladores solo necesitan definir los prompts, herramientas y comportamientos deseados. Con poco código boilerplate, sma-begin acelera el prototipado de chatbots, scripts de automatización o asistentes específicos de dominio en cualquier plataforma que soporte Python.