Telegram AI Agent es un framework ligero de código abierto que permite a los desarrolladores crear y desplegar bots inteligentes en Telegram aprovechando los modelos GPT de OpenAI. Proporciona memoria de conversación persistente, plantillas de solicitud configurables y personalidades de agentes personalizadas. Con soporte para múltiples agentes, arquitecturas de plugins y configuración fácil del entorno, los usuarios pueden ampliar las capacidades del bot mediante APIs externas o bases de datos. El framework gestiona el enrutamiento de mensajes, el análisis de comandos y la gestión de estado, permitiendo interacciones suaves y contextuales. Ya sea para soporte al cliente, asistentes educativos o gestión de comunidades, Telegram AI Agent simplifica la creación de bots robustos y escalables que ofrecen respuestas humanas directamente en Telegram.

TypeAI Core proporciona un marco completo para crear agentes impulsados por IA que aprovechan grandes modelos de lenguaje. Incluye utilidades de plantillas de prompts, memoria conversacional respaldada por almacenamiento vectorial, integración fluida de herramientas externas (APIs, bases de datos, runners de código) y soporte para agentes anidados o colaborativos. Los desarrolladores pueden definir funciones personalizadas, gestionar estados de sesión y orquestar flujos de trabajo mediante una API intuitiva en TypeScript. Al abstraer interacciones complejas con LLM, TypeAI Core acelera el desarrollo de IA conversacional contextual y de múltiples turnos con mínimo código repetido.

Inngest AgentKit ofrece un marco completo para desarrollar agentes AI dentro de un entorno Node.js. Aprovecha la arquitectura impulsada por eventos de Inngest para activar flujos de trabajo de agentes en base a eventos externos como solicitudes HTTP, tareas programadas o llamadas webhook. El kit incluye utilidades de renderizado de plantillas para crear respuestas dinámicas, gestión de estado integrada para mantener el contexto durante las sesiones, y una integración sin fisuras con APIs externas y modelos de lenguaje. Los agentes pueden transmitir respuestas parciales en tiempo real, gestionar lógica compleja y orquestar procesos de múltiples pasos con manejo de errores y reintentos. Al abstraer la infraestructura y las preocupaciones de flujo de trabajo, AgentKit permite a los desarrolladores centrarse en diseñar comportamientos inteligentes, reduciendo código repetitivo y acelerando el despliegue de asistentes conversacionales, pipelines de procesamiento de datos y bots de automatización.

AI Agent Example es un repositorio de demostración práctico para desarrolladores e investigadores interesados en construir agentes inteligentes alimentados por modelos de lenguaje amplios (LLM). El proyecto incluye código de ejemplo para planificación de agentes, almacenamiento de memoria y llamada a herramientas, mostrando cómo integrar APIs externas o funciones personalizadas. Cuenta con una interfaz conversacional sencilla que interpreta las intenciones del usuario, crea planes de acción y ejecuta tareas llamando a herramientas predefinidas. Los desarrolladores pueden seguir patrones claros para ampliar el agente con nuevas capacidades, como programación de eventos, scraping web o procesamiento automatizado de datos. Con una arquitectura modular, esta plantilla acelera la experimentación con flujos de trabajo impulsados por IA y asistentes digitales personalizados, además de ofrecer ideas sobre orquestación de agentes y gestión de estado.

Swarms.rs es el entorno de ejecución principal en Rust para ejecutar programas de agentes de IA basados en enjambres. Incluye un sistema modular de plugins para integrar lógica personalizada o modelos de IA, una capa de intercambio de mensajes para comunicación p2p y un ejecutor asíncrono para programar comportamientos de los agentes. Estos componentes permiten a los desarrolladores diseñar, desplegar y escalar redes complejas de agentes descentralizados para tareas de simulación, automatización y colaboración multi-agente.

DevLooper está diseñado para simplificar todo el ciclo de vida de los proyectos de agentes de IA. Con un solo comando puedes generar código base para agentes específicos y flujos de trabajo paso a paso. Aprovecha el entorno de ejecución nativo en la nube de Modal para ejecutar agentes como funciones escalables sin estado, y ofrece modos de ejecución local y depuración para una iteración rápida. DevLooper maneja flujos de datos con estado, programación periódica y observabilidad integrada desde una única plataforma. Al abstraer los detalles de infraestructura, permite a los equipos centrarse en la lógica de los agentes, pruebas y optimización. La integración fluida con bibliotecas Python existentes y el SDK de Modal garantiza despliegues seguros y reproducibles en entornos de desarrollo, prueba y producción.

Serverless AI Agent simplifica la creación y despliegue de agentes de IA autónomos aprovechando las funciones en la nube sin servidor. Al definir comportamientos de agentes en archivos de configuración sencillos, los desarrolladores pueden habilitar flujos de trabajo impulsados por IA que procesan entradas en lenguaje natural, interactúan con APIs, ejecutan consultas a bases de datos y emiten eventos. El marco abstrae las preocupaciones de infraestructura, escalando automáticamente las funciones de los agentes según la demanda. Con persistencia de estado incorporada, registros y manejo de errores, Serverless AI Agent soporta tareas confiables de larga duración, trabajos programados y automatizaciones impulsadas por eventos. Los desarrolladores pueden integrar middleware personalizado, escoger entre múltiples proveedores de nube y ampliar capacidades del agente con plugins para monitoreo, autenticación y almacenamiento de datos. Esto permite una rápida creación de prototipos y despliegue de soluciones robustas alimentadas por IA.

bedrock-agent es un marco versátil de agentes de IA que se integra con la suite de grandes modelos de lenguaje de AWS Bedrock para orquestar flujos de trabajo complejos y dirigidos por tareas. Ofrece una arquitectura de plugins para registrar herramientas personalizadas, módulos de memoria para la persistencia de contexto y un mecanismo de razonamiento en cadena para mejorar el lógica. A través de una API Python sencilla y una interfaz de línea de comandos, permite a los desarrolladores definir agentes que pueden llamar a servicios externos, procesar documentos, generar código o interactuar con usuarios vía chat. Los agentes pueden configurarse para seleccionar automáticamente las herramientas relevantes en función de las solicitudes de los usuarios y mantener el estado conversacional a través de sesiones. Este marco es de código abierto, extensible y optimizado para prototipado rápido y despliegue de asistentes IA en entornos locales o en la nube de AWS.

EthLisbon proporciona una arquitectura de agente autónomo lista para usar que interactúa con smart contracts de Ethereum para realizar subastas, ofertas y transacciones automáticamente. Escucha eventos en la cadena, procesa alimentaciones de datos fuera de la cadena y ejecuta estrategias personalizables basadas en parámetros configurables. La base de código modular permite a los desarrolladores ampliar habilidades, integrar oráculos adicionales y desplegar múltiples instancias de agentes. Mecanismos de reintento y gestión de estado aseguran resiliencia, mientras que las herramientas de registro y monitoreo integradas brindan visibilidad en tiempo real.