AiChat ofrece un conjunto de herramientas versátil para crear agentes de chat inteligentes mediante gestión de prompts basada en roles, manejo de memoria y capacidades de respuesta en streaming. Los usuarios pueden configurar múltiples roles de conversación, como sistema, asistente y usuario, para dar forma al contexto y comportamiento del diálogo. El marco soporta integraciones de plugins para API externas, recuperación de datos o lógica personalizada, permitiendo una extensión sin fisuras de funcionalidades. El diseño modular de AiChat permite cambiar fácilmente modelos de lenguaje y configurar bucles de retroalimentación para refinar respuestas. Las funciones integradas de memoria proporcionan persistencia de contexto en sesiones, mientras que el soporte de API en streaming ofrece interacciones de baja latencia. Los desarrolladores se benefician de documentación clara y proyectos de ejemplo para acelerar la implementación de chatbots en entornos web, de escritorio o servidores.

AIFoundry-AgentService-Streamlit es una demo de código abierto construida con Streamlit que permite a los usuarios desplegar rápidamente agentes de IA mediante la API de AgentService de AIFoundry. La interfaz incluye opciones para seleccionar perfiles de agentes, ajustar parámetros conversacionales como temperatura y tokens máximos, y mostrar el historial de conversaciones. Soporta respuestas en streaming, múltiples entornos de agentes y registra solicitudes y respuestas para depuración. Escribir en Python, simplifica la prueba y validación de diferentes configuraciones de agentes, acelerando el ciclo de prototipo y reduciendo la sobrecarga de integración antes del despliegue en producción.

AutoGen UI es un kit de herramientas frontend diseñado para renderizar y gestionar flujos de conversación multi-agente. Ofrece componentes listos para usar como ventanas de chat, selectores de agentes, líneas de tiempo de mensajes y paneles de depuración. Los desarrolladores pueden configurar múltiples agentes de IA, transmitir respuestas en tiempo real, registrar cada paso de la conversación y aplicar estilos personalizados. Se integra fácilmente con bibliotecas de orquestación backend para proporcionar una interfaz completa de principio a fin para construir y monitorear interacciones de agentes IA.

DelphiGemini proporciona un envoltorio ligero y fácil de usar para la API Google Gemini LLM para desarrolladores Delphi. Gestiona autenticación, formateo de solicitudes y análisis de respuestas, permitiendo enviar prompts y recibir completaciones de texto o respuestas de chat. Con soporte para salida en streaming, puedes mostrar tokens en tiempo real. La biblioteca también ofrece métodos síncronos y asíncronos, tiempos de espera configurables y reportes detallados de errores. Úsalo para construir chatbots, generadores de contenido, traductores, resumidores o cualquier función impulsada por IA directamente en tus aplicaciones Delphi.

El sistema RAG potenciado por LLM es un marco enfocado en desarrolladores para construir pipelines RAG. Proporciona módulos para incrustar colecciones de documentos, indexar vía FAISS, Pinecone o Weaviate, y recuperar contexto relevante en tiempo de ejecución. Utiliza wrappers de LangChain para orquestar llamadas a LLM, soporta plantillas de prompts, respuestas en streaming y adaptadores de múltiples vectores. Simplifica la implementación de extremo a extremo de RAG para bases de conocimiento, permitiendo personalización en cada etapa — desde la configuración del modelo de embedding hasta el diseño del prompt y el postprocesamiento de resultados.

MIU CS589 API de Agentes de IA ofrece una interfaz estandarizada para construir agentes de IA personalizados. Los desarrolladores pueden definir comportamientos, integrar herramientas o servicios externos y gestionar respuestas en streaming o por lotes mediante endpoints HTTP. El framework maneja autenticación, enrutamiento de solicitudes, manejo de errores y registro de logs. Es totalmente extensible: los usuarios pueden registrar nuevas herramientas, ajustar la memoria del agente y configurar los parámetros LLM. Adecuado para experimentos, demos y prototipos en producción, simplifica la orquestación multi-herramienta y acelera el desarrollo de agentes IA sin quedar atrapado en una plataforma monolítica.

Las demostraciones del AWS Sample Model Context Protocol son un repositorio de código abierto que presenta patrones estandarizados para la gestión del contexto de grandes modelos de lenguaje (LLM) y la invocación de herramientas. Cuenta con dos demostraciones completas—una en JavaScript/TypeScript y otra en Python—que implementan el Protocolo de Contexto del Modelo, permitiendo a los desarrolladores construir agentes de IA que llaman funciones AWS Lambda, conservan el historial de conversaciones y transmiten respuestas. El código de ejemplo muestra el formateo de mensajes, la serialización de argumentos de funciones, el manejo de errores y las integraciones de herramientas personalizables, acelerando la creación de prototipos de aplicaciones de IA generativa.

Stellar Chat permite a los equipos crear agentes de IA conversacionales proporcionando un marco robusto que abstrae las interacciones con LLM, la gestión de memoria y las integraciones de herramientas. En su núcleo, presenta un pipeline extensible que maneja el preprocesamiento de entradas del usuario, el enriquecimiento del contexto mediante la recuperación de memoria basada en vectores y la invocación de LLM con estrategias de prompting configurables. Los desarrolladores pueden conectar soluciones de almacenamiento vectorial populares como Pinecone, Weaviate o FAISS, e integrar API de terceros o plugins personalizados para tareas como búsqueda en la web, consultas a bases de datos o control de aplicaciones empresariales. Con soporte para salidas en streaming y bucles de retroalimentación en tiempo real, Stellar Chat garantiza experiencias de usuario receptivas. También incluye plantillas de inicio y ejemplos de mejores prácticas para bots de soporte al cliente, búsqueda de conocimientos y automatización interna de flujos de trabajo. Desplegado con Docker o Kubernetes, escala para satisfacer las demandas de producción y sigue siendo completamente de código abierto bajo la licencia MIT.

HyperChat es un marco de agentes IA centrado en desarrolladores, que simplifica la incorporación de IA conversacional en aplicaciones. Unifica conexiones a diversos proveedores de LLM, gestiona el contexto de la sesión y la persistencia de la memoria, y ofrece respuestas parciales en streaming para interfaces reactivas. La compatibilidad incorporada para llamadas a funciones y plugins permite ejecutar API externas, enriquecer conversaciones con datos del mundo real y acciones. Su arquitectura modular y toolkit UI permite un prototipado rápido y despliegues en producción en entornos web, Electron y Node.js.

El SDK Goat está diseñado para simplificar la creación y orquestación de agentes de IA en Go. Ofrece integraciones de LLM pluginables (OpenAI, Anthropic, Azure, modelos locales), un registro de herramientas para acciones personalizadas y almacenes de memoria para conversaciones con estado. Los desarrolladores pueden definir cadenas, estrategias de representador y publicadores para mostrar las interacciones a través de CLI, WebSocket, endpoints REST o una interfaz web integrada. Goat soporta respuestas en streaming, registro personalizable y manejo sencillo de errores. Combinando estos componentes, puedes desarrollar chatbots, flujos de automatización y sistemas de apoyo a decisiones en Go con un mínimo de código repetitivo, manteniendo la flexibilidad para intercambiar o ampliar proveedores y herramientas según sea necesario.

Rusty Agent es una biblioteca ligera pero poderosa de Rust diseñada para simplificar la creación de agentes de IA autónomos que aprovechan grandes modelos de lenguaje. Introduce abstracciones centrales como Agentes, Herramientas y módulos de Memoria, permitiendo a los desarrolladores definir integraciones de herramientas personalizadas—por ejemplo, clientes HTTP, bases de conocimiento, calculadoras— y orquestar conversaciones de múltiples pasos programáticamente. Rusty Agent soporta construcción dinámica de solicitudes, respuestas en streaming y almacenamiento de memoria contextual a través de sesiones. Se integra perfectamente con la API de OpenAI (GPT-3.5/4) y puede extenderse para incluir otros proveedores de LLM. Gracias a su tipificación fuerte y beneficios de rendimiento de Rust, asegura una ejecución segura y concurrente de los flujos de trabajo del agente. Los casos de uso incluyen análisis de datos automatizados, chatbots interactivos, pipelines de automatización de tareas y más, empoderando a los desarrolladores de Rust a incorporar agentes inteligentes impulsados por el lenguaje en sus aplicaciones.

Rags proporciona una pipeline modular para construir aplicaciones generativas aumentadas por recuperación. Se integra con tiendas vectoriales populares (p. ej., FAISS, Pinecone), ofrece plantillas de prompts configurables e incluye módulos de memoria para mantener el contexto conversacional. Los desarrolladores pueden cambiar entre proveedores LLM como Llama-2, GPT-4 y Claude2 mediante una API unificada. Rags soporta respuestas en streaming, preprocesamiento personalizado y hooks de evaluación. Su diseño extensible permite una integración sin problemas en servicios de producción, permitiendo la ingestión automática de documentos, búsqueda semántica y tareas de generación a gran escala para chatbots, asistentes de conocimiento y resumen de documentos.