BeeAI Framework Py Starter es un proyecto de Python de código abierto diseñado para facilitar la creación de agentes de IA. Incluye módulos principales para la orquestación de agentes, un sistema de plugins para ampliar la funcionalidad y adaptadores para conectarse a APIs LLM populares. Los desarrolladores pueden definir tareas, gestionar la memoria conversacional e integrar herramientas externas mediante archivos de configuración sencillos. El framework enfatiza la modularidad y facilidad de uso, permitiendo el prototipado rápido de chatbots, asistentes automatizados y agentes de procesamiento de datos sin código boilerplate.

Java-Action-Shape es una biblioteca de acciones dedicada diseñada para ampliar el marco multiagente LightJason con capacidades geométricas avanzadas. Proporciona a los agentes acciones listas para usar para instanciar formas comunes (círculo, rectángulo, polígono), aplicar transformaciones (trasladar, rotar, escalar) y realizar cálculos analíticos (área, perímetro, centroide). Cada acción es segura para hilos y se integra con el modelo de ejecución asíncrona de LightJason, garantizando procesamiento paralelo eficiente. Los desarrolladores pueden definir formas personalizadas especificando vértices y aristas, registrarlas en el registro de acciones del agente e incluirlas en las definiciones de planes. Centralizando la lógica relacionada con formas, Java-Action-Shape reduce el código repetitivo, garantiza APIs coherentes y agiliza la creación de aplicaciones dirigidas por la geometría, desde simulaciones hasta herramientas educativas.

Inngest AgentKit ofrece un marco completo para desarrollar agentes AI dentro de un entorno Node.js. Aprovecha la arquitectura impulsada por eventos de Inngest para activar flujos de trabajo de agentes en base a eventos externos como solicitudes HTTP, tareas programadas o llamadas webhook. El kit incluye utilidades de renderizado de plantillas para crear respuestas dinámicas, gestión de estado integrada para mantener el contexto durante las sesiones, y una integración sin fisuras con APIs externas y modelos de lenguaje. Los agentes pueden transmitir respuestas parciales en tiempo real, gestionar lógica compleja y orquestar procesos de múltiples pasos con manejo de errores y reintentos. Al abstraer la infraestructura y las preocupaciones de flujo de trabajo, AgentKit permite a los desarrolladores centrarse en diseñar comportamientos inteligentes, reduciendo código repetitivo y acelerando el despliegue de asistentes conversacionales, pipelines de procesamiento de datos y bots de automatización.

ExampleAgent es un kit de herramientas centrado en desarrolladores para acelerar la creación de asistentes impulsados por IA. Se integra directamente con los modelos GPT de OpenAI para gestionar comprensión y generación de lenguaje natural, y ofrece un sistema plug-in para añadir herramientas o APIs personalizadas. El marco gestiona el contexto de conversación, la memoria y el manejo de errores, permitiendo que los agentes realicen recuperación de información, automatización de tareas y flujos de trabajo de toma de decisiones. Con plantillas de código claras, documentación y ejemplos, los equipos pueden crear rápidamente agentes específicos para dominios en chatbots, extracción de datos, programación, y más.

LLM Functions proporciona un marco sencillo para conectar las respuestas de grandes modelos lingüísticos con la ejecución real del código. Defina funciones mediante esquemas JSON, regístrelas en la biblioteca, y el LLM devolverá llamadas estructuradas a funciones cuando corresponda. La biblioteca analiza esas respuestas, valida los parámetros y llama al manejador correcto. Soporta callbacks síncronos y asíncronos, manejo de errores personalizado y extensiones de plugins, lo que la hace ideal para aplicaciones que requieren búsqueda dinámica de datos, llamadas API externas o lógica empresarial compleja en conversaciones impulsadas por IA.

OSU NLP Middleware es un framework ligero en Python que simplifica el desarrollo de sistemas de agentes IA. Proporciona un ciclo principal que orquesta las interacciones entre modelos de lenguaje natural y funciones de herramientas externas definidas como plugins. El framework soporta proveedores LLM populares (OpenAI, Hugging Face, etc.) y permite registrar herramientas personalizadas para tareas como consultas a bases de datos, recuperación de documentos, búsqueda en la web, cálculos matemáticos y llamadas API RESTful. Middleware gestiona el historial de conversaciones, limites de tasa, y registra todas las interacciones. También ofrece almacenamiento en caché configurable y políticas de reintentos para mayor fiabilidad, facilitando la construcción de asistentes inteligentes, chatbots y flujos de trabajo autónomos con mínimo código estándar.