El marco 12-Factor Agents adapta los principios comprobados de aplicaciones 12-Factor a las demandas únicas del desarrollo de agentes IA. Prescribe una única base de código con control de versiones, declaración explícita de dependencias, configuración independiente del entorno y una integración fluida con servicios externos. Define etapas claras de construcción y liberación, soporta procesos sin estado, vinculación mediante puertos, concurrencia, apagados gráciles y paridad entre desarrollo y producción. También enfatiza el registro centralizado y las tareas administrativas automatizadas. Siguiendo estas directrices estructuradas, los equipos de desarrollo pueden crear agentes IA modulares, escalables y resistentes, simplificando el despliegue, mejorando la observabilidad y reduciendo la complejidad operativa.

AI-Agents ofrece una arquitectura modular para definir y ejecutar agentes de IA basados en Python. Los desarrolladores pueden configurar comportamientos de agentes, integrar APIs o herramientas externas y gestionar la memoria de los agentes en sesiones múltiples. Utiliza LLMs populares, soporta colaboración multi-agente y permite extensiones mediante plugins para flujos de trabajo complejos como análisis de datos, soporte automatizado y asistentes personalizados.

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.

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.

Agent-Baba ofrece un conjunto completo de herramientas para crear y gestionar agentes IA autónomos adaptados a tareas específicas. Ofrece una arquitectura de plugins para ampliar capacidades, un sistema de memoria para mantener el contexto conversacional y automatización de flujos de trabajo para la ejecución secuencial de tareas. Los desarrolladores pueden integrar herramientas como scrapers web, bases de datos y APIs personalizadas en los agentes. El marco simplifica la configuración mediante esquemas YAML o JSON declarativos, soporta colaboración multi-agente y proporciona paneles de monitorización para seguir el rendimiento y logs de los agentes, permitiendo mejoras iterativas y despliegue sin problemas en diferentes entornos.

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.

Agentic-AI es un framework open-source de Python que simplifica la construcción de agentes autónomos que utilizan grandes modelos de lenguaje como GPT de OpenAI. Ofrece módulos centrales para planificación de tareas, persistencia de memoria e integración de herramientas, permitiendo a los agentes descomponer metas de alto nivel en pasos ejecutables. El framework soporta herramientas personalizadas basadas en plugins—APIs, scraping web, consultas a bases de datos—permitiendo que los agentes interactúen con sistemas externos. Cuenta con un motor de razonamiento en cadena que coordina planificación y ciclos de ejecución, recuperaciones de memoria contextuales y toma de decisiones dinámica. Los desarrolladores pueden configurar fácilmente el comportamiento del agente, monitorear los registros de acciones y ampliar la funcionalidad, logrando una automatización IA escalable y adaptable para diversas aplicaciones.

Agentic AI Workflow es una biblioteca Python escalable diseñada para orquestar múltiples agentes de IA para automatización compleja de tareas. Incluye un agente de planificación para descomponer los objetivos en pasos accionables, agentes de ejecución para realizar esos pasos mediante LLM conectados, y un agente de reflexión para revisar resultados y refinar estrategias. Los desarrolladores pueden personalizar plantillas de prompts, módulos de memoria e integraciones de conectores para cualquier principal modelo de lenguaje. El marco proporciona componentes reutilizables, registro y métricas de rendimiento para agilizar la creación de asistentes de investigación autónomos, pipelines de contenido y flujos de procesamiento de datos.

AI Refinery proporciona a las empresas un conjunto de herramientas para facilitar la integración de la inteligencia artificial en los procesos existentes. Agiliza la adopción de tecnologías de IA, permitiendo a las organizaciones mejorar la eficiencia operativa, mejorar la experiencia del cliente y fomentar la innovación. La plataforma incluye características para automatizar flujos de trabajo, optimizar procesos de toma de decisiones y permitir un análisis de datos más inteligente, todo adaptado a las necesidades específicas del negocio.

AMOD proporciona una plataforma para desplegar modelos de lenguaje avanzados, como Meta Llama, Anthropic Claude y Amazon Titan, en cuestión de segundos. Los usuarios pueden elegir entre múltiples esquemas de API para sus integraciones, asegurando compatibilidad y facilidad de migración desde otros proveedores de servicios como OpenAI. La plataforma admite escalamiento automático, lo que la hace ideal para empresas que buscan soluciones de IA robustas y escalables con un tiempo de configuración mínimo.

AskAtlasAI-Agent permite a los desarrolladores desplegar agentes de IA que responden consultas en lenguaje natural contra cualquier conjunto de documentos almacenados en MongoDB Atlas. Coordina llamadas a LLM para incrustaciones, búsquedas y generación de respuestas, maneja el contexto de conversación y ofrece cadenas de instrucciones configurables. Construido sobre JavaScript/TypeScript, requiere poca configuración: conecta tu clúster de Atlas, proporciona credenciales de OpenAI, ingiere o referencia tus documentos y comienza a consultar mediante una API sencilla. También soporta extensiones con funciones de clasificación personalizadas, backends de memoria y orquestación multiesModelo.

autogen_multiagent proporciona una forma estructurada de instanciar, configurar y coordinar múltiples agentes de IA en Python. Ofrece creación dinámica de agentes, canales de mensajes entre agentes, planificación de tareas, bucles de ejecución y utilidades de monitorización. Al integrarse perfectamente con la API de OpenAI, puedes asignar roles especializados —como planificador, ejecutor, resumidor— a cada agente y orquestar sus interacciones. Este marco es ideal para escenarios que requieren flujos de trabajo modulares y escalables de IA, como análisis automatizado de documentos, gestión de soporte al cliente y generación de código en múltiples pasos.

AutoML-Agent proporciona un marco versátil basado en Python que orquesta cada etapa del ciclo de vida del aprendizaje automático a través de una interfaz de agente inteligente. Comenzando con la ingestión automática de datos, realiza análisis exploratorios, manejo de valores faltantes y creación de características mediante pipelines configurables. A continuación, realiza búsqueda de arquitectura de modelo y optimización de hiperparámetros impulsada por grandes modelos de lenguaje para sugerir configuraciones óptimas. El agente luego ejecuta experimentos en paralelo, rastreando métricas y visualizaciones para comparar el rendimiento. Una vez identificado el mejor modelo, AutoML-Agent simplifica el despliegue generando contenedores Docker o artefactos nativos en la nube compatibles con plataformas MLOps comunes. Los usuarios pueden personalizar aún más los flujos de trabajo mediante plugins y monitorear el desplazamiento del modelo con el tiempo, asegurando soluciones de IA robustas, eficientes y reproducibles en entornos de producción.

Converzation AI se especializa en automatizar las interacciones con los clientes en varias plataformas. Utiliza el procesamiento del lenguaje natural para entender las consultas de los usuarios y proporcionar respuestas precisas y oportunas. Al integrarse con los sistemas existentes, reduce la carga de trabajo de los agentes humanos, mejora la satisfacción del cliente y ofrece ideas sobre el comportamiento del usuario. Este agente de IA es particularmente útil para las empresas que buscan mejorar la eficiencia del soporte al cliente.

DeepSeek v3 es un modelo de lenguaje AI de última generación construido sobre una arquitectura de Mezcla de Expertos (MoE), con 671 mil millones de parámetros, de los cuales se activan 37 mil millones por token. Entrenado con 14,8 billones de tokens de alta calidad, sobresale en diversos ámbitos, incluyendo razonamiento complejo, generación de código y tareas multilingües. Las características clave incluyen una ventana de contexto larga de 128K tokens, predicción de múltiples tokens e inferencia eficiente, lo que lo hace adecuado para una amplia gama de aplicaciones, desde soluciones empresariales hasta creación de contenido.

GenAI Processors proporciona una biblioteca de procesadores reutilizables y configurables para construir flujos de trabajo de IA generativa de extremo a extremo. Los desarrolladores pueden ingerir documentos, dividirlos en fragmentos semánticos, generar embeddings, almacenar y consultar vectores, aplicar estrategias de recuperación y construir dinámicamente prompts para llamadas a grandes modelos de lenguaje. Su diseño plug-and-play facilita la extensión de pasos de procesamiento personalizados, la integración sin fisuras con servicios de Google Cloud o almacenes de vectores externos, y la orquestación de pipelines RAG complejos para tareas como respuestas a preguntas, resumen y recuperación de conocimientos.

Griptape proporciona un marco de IA integral que simplifica el desarrollo y despliegue de agentes de IA. Le proporciona a los desarrolladores herramientas para la preparación de datos (ETL), servicios basados en recuperación (RAG) y gestión de flujos de trabajo de agentes. La plataforma admite la construcción de sistemas de IA seguros y confiables sin las complejidades de los marcos de IA tradicionales, permitiendo a las organizaciones aprovechar sus datos de manera efectiva para aplicaciones inteligentes.

Este curso proporciona a los desarrolladores guías paso a paso para implementar diversos agentes de IA usando el ecosistema Hugging Face. Cubre el uso de Transformers para comprensión del lenguaje, generación aumentada por recuperación, integración de herramientas API externas, encadenamiento de prompts y ajuste fino de comportamientos de agentes. Los alumnos construyen agentes para QA de documentos, asistentes conversacionales, automatización de flujos de trabajo y razonamiento en múltiples pasos. A través de notebooks prácticos, los usuarios configuran la orquestación de agentes, manejo de errores, estrategias de memoria y patrones de despliegue para crear asistentes robustos y escalables impulsados por IA para soporte al cliente, análisis de datos y generación de contenido.

IntelliConnect es un marco versátil de agentes IA que permite a los desarrolladores construir agentes inteligentes conectando LLMs (p.ej., GPT-4) con varias APIs y servicios externos. Soporta razonamiento de múltiples pasos, selección de herramientas basada en contexto y manejo de errores, lo que lo hace ideal para automatizar flujos de trabajo complejos como soporte al cliente, extracción de datos de webs o documentos, programación, y más. Su diseño basado en plugins permite extensiones sencillas, mientras que los registros y la observabilidad integrados ayudan a monitorear el rendimiento del agente y a perfeccionar sus capacidades con el tiempo.

Julep AI es una plataforma de código abierto diseñada para ayudar a los equipos de ciencia de datos a construir, iterar y desplegar rápidamente flujos de trabajo de IA de múltiples pasos. Con Julep, puedes crear pipelines de IA escalables, duraderos y de larga duración utilizando agentes, tareas y herramientas. La configuración basada en YAML de la plataforma simplifica los procesos complejos de IA y garantiza flujos de trabajo listos para la producción. Soporta prototipado rápido, diseño modular e integración sin fisuras con sistemas existentes, haciendo que sea ideal para manejar millones de usuarios concurrentes mientras proporciona total visibilidad sobre las operaciones de IA.