Flock proporciona un marco modular y amigable para encadenar múltiples llamadas LLM, gestionar la memoria conversacional e integrar herramientas externas en agentes autónomos. Con soporte para ejecución asíncrona y extensiones de plugins, Flock permite un control preciso sobre comportamientos del agente, disparadores y manejo del contexto. Funciona perfectamente en entornos Node.js y navegador, permitiendo a los equipos prototipar rápidamente chatbots, flujos de procesamiento de datos, asistentes virtuales y otras soluciones de automatización impulsadas por IA.

SwarmZero ofrece un entorno escalable de código abierto para definir, gestionar y ejecutar enjambres de agentes de IA. Los desarrolladores pueden declarar roles de agentes, personalizar indicaciones y encadenar flujos de trabajo mediante una API unificada del orquestador. El marco se integra con principales proveedores de LLM, soporta extensiones mediante plugins y registra datos de sesiones para depuración y análisis de rendimiento. Ya sea coordinando bots de investigación, creadores de contenido o analistas de datos, SwarmZero agiliza la colaboración multi-agente y garantiza resultados transparentes y reproducibles.

Nestor proporciona una arquitectura modular para ensamblar agentes IA que mantienen el estado de la conversación, invocan herramientas externas y personalizan las pipelines de procesamiento. Las características principales incluyen almacenes de memoria basados en sesiones, un registro para funciones o plugins de herramientas, plantillas de prompts flexibles e interfaces unificadas para clientes LLM. Los agentes pueden ejecutar tareas secuenciales, realizar ramificaciones de decisiones e integrarse con APIs REST o scripts locales. Nestor no depende de un framework específico, permitiendo a los usuarios trabajar con OpenAI, Azure u otros proveedores de LLM autohospedados.

Mindcore Labs proporciona un entorno sin código y amigable para desarrolladores para diseñar y lanzar agentes de IA. Cuenta con un sistema de memoria de gráficos de conocimiento que mantiene el contexto en el tiempo, soporta la ingestión de documentos y fuentes de datos, e integra con APIs externas y complementos. Los usuarios pueden configurar agentes mediante una interfaz intuitiva o CLI, probar en tiempo real y desplegar en endpoints de producción. El monitoreo y análisis integrados ayudan a rastrear el rendimiento y optimizar los comportamientos del agente.

Multi-Agent AI Researcher proporciona un marco modular y extensible donde los usuarios pueden configurar y desplegar múltiples agentes de IA para abordar conjuntamente preguntas científicas complejas. Incluye un agente de generación de hipótesis que sugiere direcciones de investigación basadas en análisis de literatura, un agente de simulación de experimentos que modela y prueba hipótesis, un agente de análisis de datos que procesa los resultados de las simulaciones, y un agente de redacción que compila los hallazgos en documentos de investigación estructurados. Con soporte para plugins, los usuarios pueden incorporar modelos y fuentes de datos personalizadas. El orquestador gestiona las interacciones entre agentes y registra cada paso para la trazabilidad. Ideal para automatizar tareas repetitivas y acelerar los flujos de trabajo de I+D, garantiza reproducibilidad y escalabilidad en diversos dominios de investigación.

Camel AI es un marco de código abierto diseñado para simplificar la creación y orquestación de agentes inteligentes. Ofrece abstracciones para encadenar grandes modelos de lenguaje, integrar herramientas y APIs externas, gestionar gráficos de conocimiento y persistir memoria. Los desarrolladores pueden definir flujos de trabajo multi-agente, descomponer tareas en subplanes y monitorear la ejecución mediante CLI o interfaz web. Basado en Python y Docker, Camel AI permite intercambiar sin problemas proveedores LLM, plugins de herramientas personalizados y estrategias de planificación híbridas, acelerando el desarrollo de asistentes automatizados, pipelines de datos y flujos de trabajo autónomos a gran escala.

Notte es un marco de Python centrado en el desarrollador, diseñado para orquestar agentes de IA impulsados por grandes modelos de lenguaje. Ofrece módulos de memoria integrados para almacenar y recuperar el contexto de la conversación, integración flexible de herramientas para APIs externas o funciones personalizadas, y un motor de planificación que secuencia las tareas. Con Notte, puedes prototipar rápidamente asistentes conversacionales, bots de análisis de datos o flujos de trabajo automatizados, beneficiándote además de la extensibilidad de código abierto y soporte multiplataforma.

TinyAgent proporciona un marco ligero para orquestar tareas complejas con modelos GPT de OpenAI. Los desarrolladores instalan mediante pip, configuran una clave API, definen herramientas o plugins, y utilizan un contexto en memoria para mantener conversaciones de múltiples pasos. TinyAgent soporta encadenar tareas, integrar APIs externas y persistir memorias de usuario o sistema. Su API simple en Python te permite prototipar flujos de trabajo de análisis de datos autónomos, chatbots de atención al cliente, asistentes de generación de código u otros casos que requieran un agente inteligente y con estado. La biblioteca permanece completamente de código abierto, extensible y multiplataforma.

HyperChat es un marco de agentes IA centrado en desarrolladores, que simplifica la incorporación de IA conversacional en aplicaciones. Unifica conexiones a diversos proveedores de LLM, gestiona el contexto de la sesión y la persistencia de la memoria, y ofrece respuestas parciales en streaming para interfaces reactivas. La compatibilidad incorporada para llamadas a funciones y plugins permite ejecutar API externas, enriquecer conversaciones con datos del mundo real y acciones. Su arquitectura modular y toolkit UI permite un prototipado rápido y despliegues en producción en entornos web, Electron y Node.js.

La API Junjo Python es un SDK que permite a los desarrolladores integrar agentes IA en aplicaciones Python. Proporciona una interfaz unificada para definir agentes, conectarse a LLMs, orquestar herramientas como búsquedas web, bases de datos o funciones personalizadas, y mantener la memoria conversacional. Los desarrolladores pueden construir cadenas de tareas con lógica condicional, transmitir respuestas en tiempo real a los clientes y manejar errores con gracia. La API soporta extensiones por plugins, procesamiento multilingüe y recuperación de datos en tiempo real, permitiendo casos de uso desde soporte al cliente automatizado hasta bots de análisis de datos. Con documentación completa, ejemplos de código y diseño al estilo Python, la API Junjo Python reduce el tiempo al mercado y la carga operacional en el despliegue de soluciones basadas en agentes inteligentes.

LLM-Agent proporciona una arquitectura estructurada para construir agentes inteligentes usando LLMs. Incluye un conjunto de herramientas para definir herramientas personalizadas, módulos de memoria para preservar el contexto y ejecutores que orquestan cadenas complejas de acciones. Los agentes pueden llamar API, ejecutar procesos locales, consultar bases de datos y gestionar el estado de conversación. Las plantillas de prompts y los hooks de plugins permiten ajustar el comportamiento del agente. Diseñado para la extensibilidad, LLM-Agent soporta añadir nuevas interfaces de herramientas, evaluadores personalizados y rutas dinámicas de tareas, permitiendo investigación automatizada, análisis de datos, generación de código y más.

El agente LLMLing es un marco modular para construir, configurar y desplegar agentes de IA impulsados por grandes modelos de lenguaje. Los usuarios pueden instanciar múltiples roles de agentes, conectar herramientas externas o APIs, gestionar la memoria conversacional y orquestar flujos de trabajo complejos. La plataforma incluye un espacio de prueba basado en navegador que visualiza las interacciones de los agentes, registra el historial de mensajes y permite ajustes en tiempo real. Con un SDK en Python, los desarrolladores pueden escribir comportamientos personalizados, integrar bases de datos vectoriales y extender el sistema a través de plugins. El agente LLMLing simplifica la creación de chatbots, bots de análisis de datos y asistentes automatizados proporcionando componentes reutilizables y abstracciones claras para la colaboración entre múltiples agentes.

RainbowGPT ofrece un marco completo para diseñar, personalizar y desplegar agentes IA impulsados por modelos de OpenAI. Incluye un backend FastAPI, integración con LangChain para la gestión de herramientas y memoria, y una interfaz React para crear y probar agentes. Los usuarios pueden subir documentos para recuperación de conocimientos basada en vectores, definir prompts y comportamientos personalizados, y conectar APIs o funciones externas. La plataforma registra las interacciones para análisis y soporta flujos de trabajo multi-agente, permitiendo automatización compleja y pipelines conversacionales.

Rolodexter 3 te permite construir, personalizar y orquestar agentes de IA autónomos que trabajan juntos para completar procesos de múltiples pasos. Cada agente puede asignarse a un rol específico con indicaciones adaptadas, acceder a herramientas o API externas, y almacenar o recuperar memoria entre sesiones. La plataforma cuenta con una interfaz web intuitiva para monitorear la actividad de los agentes, registros y resultados en tiempo real. Los desarrolladores pueden extender el sistema con plugins personalizados o integrar nuevas fuentes de datos, siendo ideal para prototipado rápido, automatización de investigación y delegación de tareas complejas.

UniChat funciona como una interfaz unificada para interactuar con diversos modelos de lenguaje IA y servicios de chat, permitiendo a los usuarios mantener conversaciones con múltiples proveedores desde una sola aplicación de escritorio. Se integra con APIs en línea—como GPT-3, GPT-4 de OpenAI, Claude de Anthropic y Google PaLM—así como modelos locales como GPT4All o LLaMA. El cliente soporta almacenamiento del historial de chats, exportación de registros, plantillas de indicaciones personalizables, subida de archivos para contexto y opciones de temas. Un sistema de plugins permite a desarrolladores y comunidades agregar nuevas capacidades, conectores o mejoras en la interfaz. Gestionando claves API de forma centralizada y ofreciendo modo sin conexión para modelos locales, UniChat da a los usuarios control completo sobre sus interacciones IA, privacidad y costos.

AGNO Agent UI es una biblioteca de componentes React optimizada para construir experiencias de chat con agentes IA. Incluye ventanas de chat preconstruidas, burbujas de mensajes, formularios de entrada, indicadores de carga y patrones de manejo de errores. Los desarrolladores pueden aprovechar el streaming en tiempo real de las respuestas del modelo, gestionar el estado de la conversación con hooks personalizados y tematizar componentes para que coincidan con su marca. La biblioteca se integra con frameworks de agentes populares como LangChain, habilitando flujos de trabajo de múltiples pasos y soporte para plugins. Con un diseño receptivo y cumplimiento ARIA, AGNO Agent UI garantiza interacciones accesibles multiplataforma, permitiendo a los equipos centrarse en la lógica del agente en lugar del esqueleto de la UI.

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.

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.

El Generador de Código para Agentes IA ofrece una interfaz de línea de comandos para estructurar proyectos Python para agentes IA. Los usuarios seleccionan entre múltiples plantillas basadas en LangChain, configuran sus claves API de OpenAI y especifican herramientas o funciones personalizadas. La herramienta genera entonces código básico, estructura de proyecto y scripts de ejemplo para desplegar agentes conversacionales, de recuperación de información o task automation. Los desarrolladores pueden ampliar el código generado con plugins adicionales, modificar las instrucciones y agregar nuevos toolkits para comportamientos especializados, acelerando así el desarrollo de prototipos y producción.

AutoGen UI es un kit de herramientas frontend diseñado para renderizar y gestionar flujos de conversación multi-agente. Ofrece componentes listos para usar como ventanas de chat, selectores de agentes, líneas de tiempo de mensajes y paneles de depuración. Los desarrolladores pueden configurar múltiples agentes de IA, transmitir respuestas en tiempo real, registrar cada paso de la conversación y aplicar estilos personalizados. Se integra fácilmente con bibliotecas de orquestación backend para proporcionar una interfaz completa de principio a fin para construir y monitorear interacciones de agentes IA.