codAI proporciona un SDK modular y CLI que permite a los desarrolladores integrar asistentes de código potenciados por IA directamente en sus proyectos. Analiza el código existente, acepta solicitudes en lenguaje natural y devuelve completaciones de código, recomendaciones de refactorización o documentación contextualizadas. Con soporte multilenguaje, prompts personalizables y hooks extensibles, codAI puede integrarse en pipelines CI, extensiones de editor o servicios backend para automatizar tareas rutinarias de codificación y acelerar el desarrollo de funciones.

Secure Agent Augmentation proporciona un SDK en Python y un conjunto de módulos auxiliares para envolver las llamadas a herramientas de agentes de IA con controles de seguridad. Soporta integración con marcos LLM populares como LangChain y Semantic Kernel, y se conecta a bóvedas de secretos (p. ej., HashiCorp Vault, AWS Secrets Manager). La encriptación en reposo y en tránsito, control de acceso basado en roles y registros de auditoría garantizan que los agentes puedan ampliar su razonamiento con bases de datos y APIs internas sin exponer datos sensibles. Los desarrolladores definen puntos finales seguros, configuran políticas de autenticación y inicializan una instancia de agente aumentado para realizar consultas seguras a fuentes de datos privadas.

Aegix proporciona un SDK robusto para orquestar agentes de IA capaces de manejar flujos de trabajo complejos mediante razonamiento de varios pasos. Con soporte para diversos proveedores de LLM, permite a los desarrolladores integrar herramientas personalizadas, desde conectores de bases de datos hasta scrapers web, y mantener el estado de la conversación con módulos de memoria como tiendas vectoriales. La arquitectura flexible del ciclo del agente de Aegix permite especificar fases de planificación, ejecución y revisión, permitiendo que los agentes refinen sus resultados de manera iterativa. Ya sea construyendo bots de QA de documentos, asistentes de código o agentes de soporte automatizados, Aegix simplifica el desarrollo con abstracciones claras, pipelines impulsados por configuraciones y puntos de extensión fáciles de usar. Está diseñado para escalar desde prototipos hasta producción, garantizando rendimiento confiable y bases de código mantenibles para aplicaciones impulsadas por IA.

Agent Protocol es un marco descentralizado que permite a los usuarios construir agentes IA capaces de interactuar con contratos inteligentes, APIs externas y otros agentes. Ofrece un Studio sin código para diseño visual de flujos de trabajo, un Marketplace para publicar y monetizar agentes, y un SDK para integración programática. Los agentes pueden iniciar pagos con tokens, realizar operaciones cross-chain y adaptarse dinámicamente a datos en tiempo real, lo que los hace ideales para DeFi, automatización NFT y servicios de oráculo.

Flush AI es una solución basada en la nube diseñada para que los desarrolladores creen y gestionen modelos de AI generativos de imágenes utilizando tecnología de difusión estable. La plataforma proporciona herramientas para construir, afinar y desplegar estos modelos, facilitando la generación de arte de AI en varios estilos. Ofrece un SDK para una integración perfecta en otras aplicaciones, permitiendo a los desarrolladores automatizar y optimizar sus flujos de trabajo de AI.

HumanLayer es una API y SDK que permite a los agentes de IA interactuar con humanos para obtener comentarios, aprobaciones y orientación. Al integrar HumanLayer, los desarrolladores pueden garantizar que las decisiones críticas de IA sean supervisadas por humanos, crear flujos de trabajo de aprobación personalizados, gestionar transiciones entre procesos impulsados por software y humanos, y recopilar comentarios humanos valiosos para mejorar los sistemas de IA. Soporta integración con frameworks y LLM populares, lo que lo convierte en una herramienta versátil para diversas aplicaciones que requieren supervisión humana sobre salidas de IA.

El protocolo OpenExec es una especificación y conjunto de herramientas completo que facilita una interacción fluida entre agentes IA autónomos. Al estandarizar los canales de comunicación, como propuestas de tareas, aceptaciones, rechazos, informes de ejecución y mensajes de resolución de disputas, OpenExec asegura que agentes construidos en arquitecturas diversas puedan interoperar sin problemas. Ofrece SDKs en Node.js y Python para definir identidades de agentes, registrar habilidades y gestionar reputaciones. El protocolo integra canales de pago para liquidaciones con tokens criptográficos, garantizando transacciones seguras y auditable. Con adaptadores plug-in para los principales proveedores de LLM (OpenAI, Anthropic, Cohere) y redes blockchain, los desarrolladores pueden orquestar flujos de trabajo descentralizados, mercados de servicios automatizados y procesos de gobernanza. El diseño modular de OpenExec favorece la extensibilidad, permitiendo extensiones personalizadas para verificación, arbitraje y registro, adaptadas a necesidades empresariales o de investigación.

Symbl.ai ofrece una plataforma integral que aprovecha modelos avanzados de IA conversacional para el análisis en tiempo real de comunicaciones de voz, texto y video. La plataforma puede detectar temas, preguntas, sentimientos y más, mientras genera información y respuestas contextuales. Las empresas pueden integrar estas capacidades para mejorar el soporte al cliente, los procesos de venta y la colaboración interna. Symbl.ai proporciona API y SDK robustos para una integración fluida en sistemas existentes, lo que permite a los desarrolladores crear y desplegar aplicaciones inteligentes impulsadas por la conversación de manera rápida y eficiente. Sus insights ayudan a simplificar las operaciones, optimizar el rendimiento y mejorar el compromiso del cliente.

Tongui Agent proporciona una arquitectura modular para crear agentes de IA que puedan mantener el estado de la conversación, aprovechar herramientas externas y coordinar múltiples sub-agentes. Los desarrolladores configuran los backends LLM, definen acciones personalizadas y ajustan módulos de memoria para almacenar el contexto. El marco incluye un SDK, CLI y hooks middleware para observabilidad, facilitando su integración en aplicaciones web o Node.js. Los LLM soportados incluyen OpenAI, Azure OpenAI y modelos de código abierto.