GPT-agents es un conjunto de herramientas enfocado en desarrolladores que simplifica la creación y orquestación de agentes de IA autónomos usando GPT. Incluye clases de Agentes integradas, un sistema modular de integración de herramientas y gestión de memoria persistente para mantener el contexto actual. El marco maneja ciclos de planificación conversacional y colaboración multi-agente, permitiendo asignar objetivos, programar subtareas y encadenar agentes en flujos de trabajo complejos. Soporta herramientas personalizables, selección de modelos y manejo de errores para ofrecer automatización robusta y escalable en distintos dominios.

Multi-Agent-RAG proporciona un marco modular para construir aplicaciones de generación aumentada por recuperación (RAG) mediante la orquestación de múltiples agentes de IA especializados. Los desarrolladores configuran agentes individuales: un agente de recuperación que se conecta a almacenes vectoriales para obtener documentos relevantes; un agente de razonamiento que realiza análisis de cadena de pensamientos; y un agente de generación que sintetiza respuestas finales usando modelos de lenguaje grandes. El marco soporta extensiones mediante plugins, prompts configurables y un registro completo, permitiendo una integración sencilla con las APIs de LLM populares y bases de datos vectoriales para mejorar la precisión, escalabilidad y eficiencia del desarrollo en RAG.

Trainable Agents está diseñado como un conjunto de herramientas modular y extensible para el desarrollo rápido y entrenamiento de agentes de IA impulsados por modelos de lenguaje grande de última generación. El marco abstrae componentes clave como entornos de interacción, interfaces de políticas y bucles de retroalimentación, permitiendo a los desarrolladores definir tareas, suministrar demostraciones e implementar funciones de recompensa fácilmente. Con soporte integrado para OpenAI GPT y Anthropic Claude, la biblioteca facilita la reproducción de experiencia, entrenamiento por lotes y evaluación de rendimiento. Trainable Agents también incluye utilidades para registro, seguimiento de métricas y exportación de políticas entrenadas para despliegue. Ya sea creando chatbots conversacionales, automatizando flujos de trabajo o realizando investigaciones, este marco agiliza todo el ciclo desde el prototipo hasta la producción en un paquete unificado en Python.

Personal AI Assistant es un agente AI modular desarrollado en Python para ofrecer chat conversacional, memoria sensible al contexto y ejecución automática de tareas. Incluye un sistema de plugins para navegación web, gestión de archivos, envío de correos y programación de calendarios. Con soporte de modelos de lenguaje de OpenAI o locales y almacenamiento en memoria basado en SQLite, conserva el historial de conversaciones y adapta las respuestas con el tiempo. Los desarrolladores pueden extender sus capacidades con módulos personalizados para crear un asistente a medida para productividad, investigación o automatización del hogar.

SimplerLLM proporciona a los desarrolladores una API minimalista para componer cadenas LLM, definir acciones del agente y orquestar llamadas a herramientas. Con abstracciones integradas para retención de memoria, plantillas de instrucciones y análisis de resultados, los usuarios pueden ensamblar rápidamente agentes conversacionales que mantienen el contexto entre interacciones. El marco se integra perfectamente con modelos de OpenAI, Azure y HuggingFace, y soporta conjuntos de herramientas pluggables para búsquedas, calculadoras y APIs personalizadas. Su núcleo liviano minimiza dependencias, permitiendo un desarrollo ágil y un despliegue sencillo en la nube o en el borde. Ya sea que construyas chatbots, asistentes de QA o automatizadores de tareas, SimplerLLM simplifica los pipelines end-to-end de agentes LLM.