El marco BeeAI ofrece una arquitectura completamente modular para construir agentes inteligentes capaces de realizar tareas, gestionar estados e interactuar con herramientas externas. Incluye un gestor de memoria para retención de contexto a largo plazo, un sistema de plugins para integración de habilidades personalizadas, y soporte integrado para encadenamiento de APIs y coordinación multi-agente. El framework proporciona SDKs en Python y JavaScript, una interfaz de línea de comandos para crear proyectos y scripts de despliegue para cloud, Docker o dispositivos Edge. Paneles de control y utilidades de registro ayudan a monitorear el rendimiento de los agentes y resolver problemas en tiempo real.

enhance_llm proporciona un marco modular para orquestar las llamadas a grandes modelos de lenguaje en secuencias definidas, permitiendo a los desarrolladores enlazar prompts, integrar herramientas o APIs externas, gestionar el contexto conversacional e implementar lógica condicional. Soporta múltiples proveedores LLM, plantillas de prompts personalizadas, ejecución asíncrona, manejo de errores y gestión de memoria. Al abstraer la interacción con LLM, enhance_llm simplifica el desarrollo de aplicaciones similares a agentes, como asistentes automáticos, bots de procesamiento de datos y sistemas de razonamiento de múltiples pasos, facilitando la construcción, depuración y ampliación de flujos de trabajo sofisticados.

GRASP ofrece un pipeline estructurado para construir agentes IA en entornos TypeScript o JavaScript. En su núcleo, los desarrolladores definen agentes registrando un conjunto de herramientas—funciones o conectores API externos—y especificando plantillas de prompts que guían el comportamiento del agente. Los módulos de memoria integrados permiten a los agentes almacenar y recuperar información contextual, posibilitando conversaciones de múltiples turnos con estado persistente. El componente de planificación orquesta la selección y ejecución de herramientas según la entrada del usuario, mientras que la capa de ejecución gestiona las llamadas API y el procesamiento de resultados. El sistema de plugins de GRASP soporta extensiones personalizadas, como generación aumentada por recuperación (RAG), programación de tareas y registro. Su diseño modular permite a los equipos elegir solo los componentes que necesitan, facilitando la integración con sistemas y servicios existentes para chatbots, asistentes virtuales y flujos de trabajo automatizados.

IoA proporciona una arquitectura flexible para definir, coordinar y ejecutar múltiples agentes de IA en un flujo de trabajo unificado. Los componentes clave incluyen un planificador que descompone objetivos de alto nivel, un ejecutor que asigna tareas a agentes especializados, y módulos de memoria para la gestión del contexto. Soporta integración con APIs y kit de herramientas externas, monitoreo en tiempo real y plugins de habilidades personalizables. Los desarrolladores pueden prototipar rápidamente asistentes autónomos, bots de atención al cliente y pipelines de procesamiento de datos combinando módulos prefabricados o extendiéndolos con lógica personalizada.

Lila ofrece un marco completo de agentes IA diseñado para razonamiento de múltiples pasos y ejecución autónoma de tareas. Los desarrolladores pueden definir herramientas personalizadas (APIs, bases de datos, webhooks) y configurarlos para que se llamen dinámicamente durante la ejecución. Ofrece módulos de memoria para almacenar el historial de conversaciones y hechos, un componente de planificación para secuenciar subtareas y un prompting de cadenas de pensamiento para caminos de decisión transparentes. Su sistema de plugins permite extensiones fluidas con nuevas capacidades, mientras que la monitorización integrada rastrea las acciones y salidas del agente. Su diseño modular facilita la integración en proyectos Python existentes o su despliegue como servicio alojado para flujos de trabajo de agentes en tiempo real.

Pillar es un marco completo de agentes IA diseñado para simplificar el desarrollo y despliegue de flujos de trabajo inteligentes de múltiples pasos. Cuenta con una arquitectura modular con planificadores para descomponer tareas, almacenes de memoria para retención del contexto y ejecutores que realizan acciones mediante APIs externas o código personalizado. Los desarrolladores pueden definir pipelines en YAML o JSON, integrar cualquier proveedor LLM y ampliar la funcionalidad mediante plugins personalizados. Pillar gestiona la ejecución asíncrona y la gestión del contexto de forma integrada, reduciendo código repetitivo y acelerando el time-to-market para aplicaciones basadas en IA, como chatbots, asistentes de análisis de datos y procesos de negocio automatizados.

sma-begin establece una base de código optimizada para crear agentes impulsados por IA, abstrayendo componentes comunes como procesamiento de entrada, lógica de decisión y generación de salida. En su núcleo, implementa un ciclo de agente que consulta a un LLM, interpreta la respuesta y ejecuta opcionalmente herramientas integradas, como clientes HTTP, manejadores de archivos o scripts personalizados. Los módulos de memoria permiten al agente recordar interacciones previas o contexto, mientras que el encadenamiento de instrucciones soporta flujos de trabajo de múltiples pasos. La gestión de errores captura fallos de API o salidas de herramientas inválidas. Los desarrolladores solo necesitan definir los prompts, herramientas y comportamientos deseados. Con poco código boilerplate, sma-begin acelera el prototipado de chatbots, scripts de automatización o asistentes específicos de dominio en cualquier plataforma que soporte Python.

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 Script proporciona una capa de scripting declarativa sobre modelos de lenguaje grandes, permitiéndote escribir scripts en YAML o JSON que definan flujos de trabajo del agente, llamadas a herramientas y uso de memoria. Puedes conectar OpenAI, LLM locales u otros proveedores, conectar APIs externas como herramientas y configurar backends de memoria a largo plazo. El marco gestiona la gestión del contexto, ejecución asíncrona y registros detallados de forma predeterminada. Con un mínimo código, puedes prototipar chatbots, flujos RPA, agentes de extracción de datos o bucles de control personalizados, facilitando la creación, prueba y despliegue de automatizaciones alimentadas por IA.

Agentic-Systems está diseñado para simplificar el desarrollo de aplicaciones de IA autónomas sofisticadas ofreciendo una arquitectura modular compuesta por componentes de agente, herramienta y memoria. Los desarrolladores pueden definir herramientas personalizadas que envuelven APIs externas o funciones internas, mientras que los módulos de memoria mantienen la información contextual a través de iteraciones de agentes. El motor de orquestación incorporado programa tareas, resuelve dependencias y gestiona interacciones multi-agente para flujos de trabajo colaborativos. Al desacoplar la lógica del agente de los detalles de ejecución, este marco facilita experimentos rápidos, escalabilidad sencilla y control granular del comportamiento del agente. Ya sea creando prototipos de asistentes de investigación, automatizando pipelines de datos o desplegando agentes de soporte de decisiones, Agentic-Systems ofrece las abstracciones y plantillas necesarias para acelerar el desarrollo de soluciones de IA de extremo a extremo.

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.

ai-agents-trial es un proyecto de código abierto en Python que demuestra cómo construir agentes de IA autónomos usando LLMs. Ofrece abstracciones modulares para la planificación del agente, la invocación de herramientas (por ejemplo, búsqueda web, calculadoras) y la gestión de memoria. Los desarrolladores pueden definir herramientas personalizadas, encadenar acciones en múltiples pasos y mantener el contexto entre sesiones. La base de código usa APIs de OpenAI junto con utilidades auxiliares para orquestar flujos de trabajo, siendo ideal para prototipado rápido de asistentes basados en chat, bots de investigación o agentes de automatización específicos de dominio. Los puntos de integración permiten ampliar la funcionalidad con nuevos conectores y fuentes de datos sin alterar la lógica principal.

AI Agents with LangGraph aprovecha una representación gráfica para definir relaciones y comunicaciones entre agentes de IA autónomos. Cada nodo representa un agente o una herramienta, permitiendo la descomposición de tareas, personalización de prompts y enrutamiento dinámico de acciones. El marco se integra perfectamente con LLMs populares y soporta funciones de herramientas personalizadas, almacenes de memoria y registros para depuración. Los desarrolladores pueden prototipar flujos complejos, automatizar procesos de múltiples pasos y experimentar con interacciones colaborativas entre agentes con solo unas líneas de código Python.

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.

AtomicAgent proporciona un marco estructurado para definir, componer y ejecutar tareas de agentes de IA. Los módulos principales incluyen un registro de herramientas para registrar e invocar servicios externos, un gestor de memoria para persistir el contexto conversacional o de tarea, y un motor de orquestación que dirige las interacciones con LLM paso a paso. Los desarrolladores pueden definir herramientas reutilizables, configurar lógica de decisión y aprovechar la ejecución asíncrona para tareas de larga duración. El diseño modular de AtomicAgent fomenta el mantenimiento, la testabilidad y una rápida iteración de flujos de trabajo complejos impulsados por IA, desde chatbots hasta pipelines de procesamiento de datos.

El Framework de Agentes Besser ofrece un kit de herramientas modular para definir, coordinar y escalar agentes IA. Permite configurar comportamientos de agentes, integrar herramientas y APIs externas, gestionar la memoria y el estado del agente, y monitorizar la ejecución. Basado en Python, soporta interfaces de plugins extensibles, colaboración multi-agente y registro integrado. Los desarrolladores pueden prototipar rápidamente y desplegar agentes para tareas como extracción de datos, investigaciones automatizadas y asistentes conversacionales, todo dentro de un marco unificado.

Blue Agent sirve como un conjunto completo de herramientas para construir agentes impulsados por IA en Node.js. Permite a los desarrolladores implementar el prompting en cadena para mejorar el razonamiento, integrar herramientas y API externas para funciones enriquecidas, y mantener la memoria de conversación para retención de contexto. El marco cuenta con un motor de planificación que secuencia tareas, un módulo de ejecución para realizar acciones y un registro integrado para rastrear decisiones del agente. Los desarrolladores pueden definir interfaces de herramientas personalizadas, orquestar flujos de trabajo de múltiples pasos y aprovechar llamadas a funciones para interactuar con servicios. La arquitectura modular de Blue Agent permite extensiones sin problemas con plugins y soporta herramientas de depuración para observar comportamientos del agente, haciendo que sea ideal para construir chatbots avanzados, asistentes autónomos y pipelines automatizados.

Clear Agent es un marco enfocado en desarrolladores diseñado para simplificar la construcción de agentes impulsados por IA. Ofrece registro de herramientas, gestión de memoria y clases de agentes personalizables que procesan instrucciones del usuario, llaman a APIs o funciones locales y devuelven respuestas estructuradas. Los desarrolladores pueden definir flujos de trabajo, ampliar la funcionalidad con plugins y desplegar agentes en múltiples plataformas sin código repetitivo. Clear Agent enfatiza la claridad, modularidad y facilidad de integración para asistentes IA listos para producción.

El Prototipo del motor de contexto cognitivo AGI (CCE) centrado en el contexto proporciona un conjunto de herramientas robusto para que los desarrolladores implementen agentes de IA conscientes del contexto. Aprovecha incrustaciones vectoriales para almacenar interacciones históricas con el usuario, permitiendo una recuperación eficiente de fragmentos relevantes de contexto. El motor resume automáticamente conversaciones extensas para ajustarse a los límites de tokens de los modelos de lenguaje, asegurando continuidad y coherencia en diálogos de múltiples turnos. Los desarrolladores pueden configurar estrategias de priorización del contexto, gestionar ciclos de vida de la memoria e integrar pipelines de recuperación personalizados. CCE soporta arquitecturas modulares de plugins para proveedores de incrustaciones y backends de almacenamiento, brindando flexibilidad para escalar en diversos proyectos. Con API integradas para almacenar, consultar y resumir el contexto, CCE facilita la creación de aplicaciones conversacionales personalizadas, asistentes virtuales y agentes cognitivos que requieren retención a largo plazo de memoria.

cpp-langchain implementa funciones principales del ecosistema LangChain en C++. Los desarrolladores pueden envolver llamadas a modelos de lenguaje grandes, definir plantillas de solicitud, ensamblar cadenas y orquestar agentes que llaman a herramientas o API externas. Incluye módulos de memoria para mantener el estado de conversación, soporte para embeddings para búsqueda de similitudes e integraciones con bases de datos vectoriales. El diseño modular permite personalizar cada componente — clientes LLM, estrategias de solicitud, backends de memoria y kits de herramientas — para adaptarse a casos específicos. Con una biblioteca únicamente en cabecera y soporte de CMake, cpp-langchain simplifica la compilación de aplicaciones nativas de IA en Windows, Linux y macOS sin requerir entornos de Python.