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.

Agent Forge simplifica todo el ciclo de vida del desarrollo de agentes de IA ofreciendo comandos CLI para generar código base, plantillas de conversación y configuraciones. Los desarrolladores pueden definir roles de agentes, agregar proveedores LLM e integrar herramientas externas como bases de datos vectoriales, APIs REST y plugins personalizados usando descriptores YAML o JSON. El framework permite ejecución local, pruebas interactivas y empaquetado de agentes en imágenes Docker o funciones sin servidor para facilitar su despliegue. La integración de registro de logs, perfiles de entorno y hooks VCS simplifica la depuración, colaboración y pipelines CI/CD. Esta arquitectura flexible soporta la creación de chatbots, asistentes de investigación autónomos, bots de soporte al cliente y flujos de trabajo automatizados con mínimo setup.

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.

CoderAssistants es un framework de agente IA diseñado para agilizar los flujos de trabajo de desarrollo de software integrando asistencia inteligente en codificación directamente en entornos de desarrollo y pipelines populares. En su núcleo, CoderAssistants orquesta grandes modelos de lenguaje para generar código boilerplate, sugerir mejoras, refactorizar automáticamente código heredado, diagnosticar errores basados en mensajes de error y producir documentación contextual. Su sistema modular de plugins permite a los equipos adaptar agentes a lenguajes, frameworks o requisitos de cumplimiento específicos, incluyendo plantillas de prompts personalizadas, hooks de flujo de trabajo e integraciones de pruebas automatizadas. Al proporcionar asistentes interactivos tipo chat, herramientas CLI y endpoints API, CoderAssistants asegura que los desarrolladores puedan refinar el código de forma interactiva, automatizar tareas repetitivas y mantener alta calidad en el código de sus proyectos.

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.