Agentin es una biblioteca de Python de código abierto diseñada para ayudar a los desarrolladores a construir agentes inteligentes que puedan planear, actuar y aprender. Proporciona abstracciones para gestionar la memoria conversacional, integrar herramientas o APIs externas y orquestar múltiples agentes en flujos de trabajo paralelos o jerárquicos. Con módulos planificadores configurables y soporte para envoltorios de herramientas personalizadas, Agentin permite prototipar rápidamente agentes autónomos de procesamiento de datos, bots de atención al cliente o asistentes de investigación. El marco también ofrece ganchos extensibles de registro y monitoreo, facilitando el seguimiento de decisiones de los agentes y la resolución de problemas en interacciones multi-etapa complejas.

Agents with ADK es un marco de Python de código abierto diseñado para simplificar la creación de agentes inteligentes impulsados por grandes modelos de lenguaje. Incluye plantillas de agentes modulares, gestión de memoria incorporada, interfaces de ejecución de herramientas y capacidades de coordinación multi-agente. Los desarrolladores pueden integrar rápidamente funciones personalizadas o API externas, configurar cadenas de planificación y razonamiento, y monitorizar las interacciones de los agentes. El marco soporta integración con proveedores LLM populares y ofrece funcionalidades de registro, lógica de reintento y extensibilidad para despliegues en producción.

Agenite es un framework de agentes IA centrado en Python, diseñado para agilizar la creación, orquestación y gestión de agentes autónomos. Ofrece componentes modulares como almacenes de memoria, planificadores de tareas y canales de comunicación basados en eventos, permitiendo a los desarrolladores construir agentes capaces de interacciones con estado, razonamiento en múltiples pasos y flujos de trabajo asíncronos. La plataforma proporciona adaptadores para conectar con APIs externas, bases de datos y colas de mensajes, mientras que su arquitectura plug-and-play soporta módulos personalizados para procesamiento de lenguaje natural, recuperación de datos y toma de decisiones. Con backends de almacenamiento integrados para Redis, SQL y cachés en memoria, Agenite garantiza un estado persistente del agente y permite despliegues escalables. También incluye una interfaz de línea de comandos y un servidor JSON-RPC para control remoto, facilitando la integración en pipelines CI/CD y paneles de monitoreo en tiempo real.

Agent ChatRoom proporciona un entorno flexible para construir y ejecutar sistemas de conversación multi-agente. Los usuarios pueden crear agentes con personalidades y prompts únicos, enrutar mensajes entre agentes y ver historiales de conversación en una interfaz elegante. Se integra con las APIs de OpenAI, soporta la configuración personalizada de comportamientos de agentes y puede desplegarse en cualquier servicio de hosting estático. Los desarrolladores se benefician de una arquitectura modular, ajuste fácil de prompts y una interfaz sensible para probar escenarios de colaboración IA.

Agent-FLAN está diseñado para simplificar la creación de aplicaciones sofisticadas impulsadas por agentes IA, dividiendo las tareas en roles de planificación y ejecución. Los usuarios definen comportamientos y flujos de trabajo de los agentes mediante archivos de configuración, especificando formatos de entrada, interfaces de herramientas y protocolos de comunicación. El agente de planificación genera planes de tareas de alto nivel, mientras que los agentes de ejecución llevan a cabo acciones específicas, como llamadas a APIs, procesamiento de datos o generación de contenido con grandes modelos de lenguaje. La arquitectura modular de Agent-FLAN soporta adaptadores de herramientas plug-and-play, plantillas de prompts personalizadas y paneles de monitoreo en tiempo real. Se integra sin problemas con proveedores populares de LLM como OpenAI, Anthropic y Hugging Face, permitiendo a los desarrolladores prototipar, probar y desplegar rápidamente flujos de trabajo multi-agentes para escenarios como asistentes de investigación automatizada, pipelines de generación de contenido dinámico y automatización de procesos empresariales.

Agent-Oriented Architecture (AOA) es un marco robusto que equipa a los desarrolladores con herramientas para construir y mantener sistemas multi-agente inteligentes. Los agentes encapsulan estado, comportamientos y patrones de interacción, comunicándose mediante un bus de mensajes asíncrono. AOA incluye módulos para registro, descubrimiento y emparejamiento de agentes, permitiendo composición dinámica de servicios. La modelación de comportamientos soporta máquinas de estado finito, planificación orientada a objetivos y activadores basados en eventos. El marco gestiona eventos del ciclo de vida de los agentes como creación, suspensión, migración y terminación. La monitorización y registro integrados facilitan ajuste de rendimiento y depuración. La capa de transporte pluggable de AOA soporta TCP, HTTP y protocolos personalizados, haciéndola adaptable para despliegues en local, en la nube o en el edge. La integración con bibliotecas populares garantiza procesamiento de datos y modelos AI sin problemas.

Agent-Squad es un marco modular en Python que permite a los equipos diseñar, desplegar y ejecutar sistemas multiagente para tareas complejas. En su núcleo, Agent-Squad permite configurar perfiles de agentes diversos, como recuperadores de datos, resúmenes, codificadores y validadores, que comunican a través de canales definidos y comparten contextos de memoria. Al descomponer objetivos de alto nivel en subtareas, el marco orquesta procesamiento paralelo y aprovecha LLMs junto con APIs externas, bases de datos o herramientas personalizadas. Los desarrolladores pueden definir flujos de trabajo en JSON o código, monitorear interacciones de agentes y adaptar estrategias dinámicamente usando utilidades integradas de registro y evaluación.

AgentForge proporciona un entorno estructurado para definir, combinar y orquestar habilidades de IA individuales en agentes autónomos coherentes. Soporta memoria de conversación para retener contexto, integración de plugins para servicios externos, comunicación entre múltiples agentes, programación de tareas y manejo de errores. Los desarrolladores pueden configurar manejadores personalizados de habilidades, aprovechar módulos integrados para comprensión del lenguaje natural y conectarse con grandes modelos de lenguaje (LLMs) como la serie GPT de OpenAI. El diseño modular de AgentForge acelera los ciclos de desarrollo, facilita las pruebas y simplifica el despliegue de chatbots, asistentes virtuales, agentes de análisis de datos y bots de automatización específicos de dominio.

AgentGateway proporciona un entorno enfocado en el desarrollador para crear aplicaciones de IA multi-agente. Soporta orquestación distribuida de agentes, integración de plugins y control seguro de acceso. Con conectores integrados para bases de datos vectoriales, APIs REST/gRPC y servicios comunes como Slack y Notion, los agentes pueden consultar documentos, ejecutar lógica de negocio y generar respuestas de manera autónoma. La plataforma incluye monitoreo, registro y controles de acceso basados en roles, facilitando la implementación de soluciones IA escalables y auditables en las empresas.

Agentic Shared Memory proporciona una solución robusta para gestionar datos contextuales en entornos multiagente impulsados por IA. Aprovechando embeddings vectoriales y estructuras de datos eficientes, almacena observaciones, decisiones y transiciones de estado de los agentes, permitiendo una recuperación y actualización sin fisuras del contexto. Los agentes pueden consultar la memoria compartida para acceder a interacciones pasadas o conocimientos globales, fomentando un comportamiento coherente y la resolución colaborativa de problemas. La biblioteca soporta integración plug-and-play con frameworks de IA populares como LangChain o coordinadores de agentes personalizados, ofreciendo estrategias de retención personalizables, ventanas de contexto y funciones de búsqueda. Al abstraer la gestión de la memoria, los desarrolladores pueden centrarse en la lógica del agente y garantizar una gestión escalable y coherente de la memoria en implementaciones distribuidas o centralizadas. Esto mejora el rendimiento del sistema, reduce cálculos redundantes y aumenta la inteligencia de los agentes con el tiempo.

Agentle proporciona un marco estructurado para que los desarrolladores construyan agentes de IA personalizados con mínima codificación repetitiva. Soporta definir flujos de trabajo de agentes como secuencias de tareas, integración fluida con API y herramientas externas, gestión de memoria conversacional para la preservación del contexto y registros integrados para la auditabilidad. La biblioteca también ofrece hooks para ampliar funciones, coordinación de múltiples agentes en pipelines complejos y una interfaz unificada para ejecutar agentes localmente o desplegarlos mediante APIs HTTP.

AgentPilot proporciona una solución monorepo integral para construir, gestionar y desplegar agentes IA autónomos. En su núcleo, presenta un sistema de plugins extensible para integrar herramientas personalizadas y LLM, una capa de gestión de memoria para mantener el contexto entre interacciones y un módulo de planificación que secuencia las tareas del agente. Los usuarios pueden interactuar vía interfaz de línea de comandos o panel web para configurar agentes, monitorear ejecuciones y revisar registros. Al abstraer la complejidad de la orquestación de agentes, manejo de memoria e integraciones API, AgentPilot permite un prototipado rápido y despliegue listo para producción de flujos de trabajo multi-agente en áreas como automatización del soporte al cliente, generación de contenido, procesamiento de datos y más.

AgentMesh proporciona una infraestructura modular para que los desarrolladores creen redes de agentes IA, cada uno enfocado en una tarea o dominio específicos. Los agentes pueden ser descubiertos y registrados dinámicamente en tiempo de ejecución, intercambiar mensajes de manera asíncrona y seguir reglas de enrutamiento configurables. El framework gestiona reintentos, respaldos y recuperación ante errores, permitiendo tuberías multi-agente para procesamiento de datos, apoyo en decisiones o casos de uso conversacionales. Se integra fácilmente con LLM existentes y modelos personalizados mediante una interfaz de plugins sencilla.

Agents-Prompts es un repositorio completo en GitHub que ofrece a los desarrolladores una colección estructurada de plantillas de prompts personalizables para construir agentes IA inteligentes. Estas plantillas cubren funciones principales como gestión de memoria, actualizaciones dinámicas de instrucciones, orquestación multi-agente, lógica de toma de decisiones e integración API. Los usuarios pueden mezclar y combinar plantillas para definir roles de agentes, tareas y flujos de conversación, permitiendo experimentación y prototipado rápidos. El repositorio también incluye ejemplos de código para la integración con servicios LLM principales, ejemplos para encadenar acciones de agentes y directrices para las mejores prácticas en el diseño de flujos de trabajo autónomos. Al aprovechar estos patrones reusables, los equipos pueden acelerar el desarrollo, mantener la coherencia entre agentes y centrarse en la lógica de alto nivel en lugar de la ingeniería de prompts de bajo nivel.

AgentVerse está diseñado para facilitar la creación de arquitecturas multi-agente ofreciendo un conjunto de módulos reutilizables y abstracciones. Los usuarios pueden definir clases de agentes únicas con lógica de decisión personalizada, establecer canales de comunicación para el paso de mensajes y simular condiciones ambientales. La plataforma soporta interacciones síncronas y asíncronas entre agentes, permitiendo flujos de trabajo complejos como negociaciones, delegación de tareas y resolución cooperativa de problemas. Con registro y monitoreo integrados, los desarrolladores pueden rastrear acciones de los agentes y evaluar métricas de rendimiento. AgentVerse también incluye plantillas para casos de uso comunes como exploración autónoma, simulaciones de comercio y generación de contenido colaborativo. Su diseño modular permite la integración fluida de modelos de aprendizaje automático externos, como modelos de lenguaje o algoritmos de aprendizaje por refuerzo, brindando flexibilidad para diversas aplicaciones impulsadas por IA.

AI Agent es un marco de trabajo open-source en Python diseñado para simplificar el desarrollo de agentes inteligentes. Soporta orquestación multi-agente, integración sin problemas con herramientas y APIs externas, y gestión de memoria incorporada para conversaciones persistentes. Los desarrolladores pueden definir indicaciones, acciones y flujos de trabajo personalizados, y ampliar la funcionalidad mediante un sistema de plugins. AI Agent acelera la creación de chatbots, asistentes virtuales y flujos de trabajo automatizados proporcionando componentes reutilizables e interfaces estandarizadas.

CrewAI es un marco modular en Python diseñado para construir Agentes AI totalmente autónomos. Proporciona componentes centrales como un Orquestador de Agentes para planificación y toma de decisiones, una capa de integración de herramientas para conectar APIs externas o acciones personalizadas, y un Módulo de Memoria para almacenar y recordar contextos a lo largo de las interacciones. Los desarrolladores definen tareas, registran herramientas, configuran backends de memoria y luego lanzan Agentes que pueden planificar flujos de trabajo de múltiples pasos, ejecutar acciones y adaptarse en función de los resultados, haciendo de CrewAI una opción ideal para crear asistentes inteligentes, flujos de trabajo automatizados y prototipos de investigación.

En su núcleo, AI Orchestra ofrece un motor de orquestación modular que permite a los desarrolladores definir nodos que representan agentes IA, herramientas y módulos personalizados. Cada nodo puede configurarse con LLM específicos (por ejemplo, OpenAI, Hugging Face), parámetros y mapeo de entrada/salida, habilitando la delegación dinámica de tareas. El marco soporta pipelines componibles, controles de concurrencia y lógica de ramificación, permitiendo flujos complejos que se adaptan según resultados intermedios. Telemetría y registros integrados capturan los detalles de la ejecución, mientras que hooks de retorno manejan errores y reintentos. AI Orchestra también incluye un sistema de plugins para integrar APIs externas o funcionalidades personalizadas. Con definiciones de pipelines en YAML o Python, los usuarios pueden prototipar y desplegar sistemas multi-agente robustos en minutos, desde asistentes conversacionales hasta flujos automáticos de análisis de datos.

AIGC Agents es un marco modular de código abierto diseñado para simplificar la creación y despliegue de asistentes de viaje inteligentes. Ofrece componentes preconstruidos para comprensión en lenguaje natural, planificación de itinerarios, integración de búsqueda de vuelos y hoteles, y orquestación multiagente. Los desarrolladores pueden personalizar los prompts, definir interfaces de herramientas y ampliar funcionalidad con nuevas APIs. El marco soporta pipelines en Python, endpoints RESTful y despliegue en contenedores, haciéndolo adecuado tanto para prototipos como para producción. Con manejo de errores integrado, registro y gestión segura de claves, AIGC Agents acelera el desarrollo de aplicaciones de chat IA robustas y centradas en los viajes.

CHAMP Multiagent AI proporciona un entorno unificado para definir, entrenar y orquestar agentes de IA especializados que colaboran en tareas empresariales. Puedes crear agentes de procesamiento de datos, agentes de soporte a decisiones, agentes de programación y agentes de monitoreo, y conectarlos mediante flujos de trabajo visuales o API. Incluye funciones para gestión de modelos, comunicación entre agentes, monitoreo de rendimiento e integración con sistemas existentes, permitiendo una automatización escalable y una orquestación inteligente de procesos end-to-end.