Llama Deploy te permite transformar tus índices de datos LlamaIndex en agentes de IA listos para producción. Configurando destinos de despliegue como AWS Lambda, funciones de Vercel o contenedores Docker, obtienes APIs de chat seguras, con escalado automático, que sirven respuestas desde tu índice personalizado. Gestiona la creación de endpoints, enrutamiento de solicitudes, autenticación basada en tokens y monitoreo de rendimiento de forma sencilla. Llama Deploy simplifica todo el proceso de despliegue de IA conversacional, desde pruebas locales hasta producción, asegurando baja latencia y alta disponibilidad.

NeXent es un marco de agentes de IA flexible que permite definir trabajadores digitales personalizados mediante YAML o SDK de Python. Puedes integrar múltiples LLMs, API externas y cadenas de herramientas en pipelines modulares. Los módulos de memoria integrados permiten interacciones con estado, mientras que un panel de monitoreo proporciona información en tiempo real. NeXent soporta despliegue en local y en la nube, contenedores Docker y escala horizontalmente para cargas de trabajo empresariales. El diseño de código abierto fomenta la extensibilidad y plugins comunitarios.

rag-services es una plataforma extensible que descompone las pipelines RAG en microservicios discretos. Ofrece un servicio de almacenamiento de documentos, un servicio de indexación vectorial, un servicio de embedding, múltiples servicios de inferencia LLM y un orquestador para coordinar los flujos de trabajo. Cada componente expone APIs REST, permitiéndote mezclar y combinar bases de datos y proveedores de modelos. Con soporte para Docker y Docker Compose, puedes desplegar localmente o en clústeres Kubernetes. El framework habilita soluciones RAG escalables y tolerantes a fallos para chatbots, bases de conocimientos y Q&A automáticos.

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.

SWE-agent es un marco de agentes de IA enfocado en desarrolladores que se integra con GitHub para diagnosticar y resolver problemas de código de forma autónoma. Funciona en Docker o GitHub Codespaces, usa tu modelo de lenguaje preferido y permite configurar paquetes de herramientas para tareas como análisis de código, pruebas e implementación. SWE-agent genera trayectorias de acción claras, aplica solicitudes de extracción con correcciones y proporciona información a través de su inspector de trayectorias, permitiendo a los equipos automatizar revisiones de código, corrección de errores y limpieza de repositorios de manera eficiente.

FastAPI Agents ofrece una capa de servicio robusta para el desarrollo de agentes basados en LLM utilizando el framework web FastAPI. Permite definir comportamientos de agentes con cadenas LangChain, herramientas y sistemas de memoria. Cada agente puede exponerse como un endpoint REST estándar, soportando solicitudes asíncronas, respuestas en streaming y cargas útiles personalizadas. La integración con almacenes vectoriales permite generación aumentada por recuperación para aplicaciones basadas en conocimiento. El framework incluye registros integrados, ganchos de monitoreo y soporte para Docker para despliegues en contenedor. Es fácil extender agentes con nuevas herramientas, middleware y autenticación. FastAPI Agents acelera la preparación para producción de soluciones IA, asegurando seguridad, escalabilidad y mantenibilidad en aplicaciones empresariales e investigativas.

AgentRpi transforma un Raspberry Pi en un centro de agentes de IA edge, orquestando modelos de lenguaje junto con interfaces de hardware físico. Combinando entradas de sensores (temperatura, movimiento), flujos de cámaras y audio de micrófono, procesa información contextual mediante LLMs configurados (OpenAI GPT, variantes Llama locales) para planificar y ejecutar acciones de forma autónoma. Los usuarios definen comportamientos usando configuraciones YAML o scripts Python, permitiendo tareas como activar alertas, ajustar pines GPIO, capturar imágenes o responder a comandos de voz. Su arquitectura basada en plugins permite integraciones API sin problemas, adición de habilidades personalizadas y soporte para despliegue con Docker. Ideal para entornos de bajo consumo y sensibles a la privacidad, AgentRpi capacita a los desarrolladores para crear prototipos de escenarios de automatización inteligente sin depender exclusivamente de servicios en la nube.

La plataforma Isaree está diseñada para simplificar el desarrollo y despliegue de agentes IA. En su núcleo, proporciona una arquitectura unificada para crear agentes autónomos capaces de conversar, tomar decisiones y colaborar. Los desarrolladores pueden definir múltiples agentes con roles personalizados, aprovechar recuperación de memoria basada en vectores e integrar fuentes de datos externas mediante módulos plug-in. La plataforma incluye un SDK Python y una API REST para interacción fluida, soporta streaming en tiempo real de respuestas y ofrece registros y métricas integradas. Su configuración flexible permite escalar en diferentes entornos usando Docker o servicios en la nube. Ya sea para construir chatbots con contexto persistente, automatizar flujos de trabajo de múltiples pasos o orquestar asistentes de investigación, la plataforma Isaree ofrece extensibilidad y fiabilidad para soluciones de IA empresariales.

autogen-agent-server actúa como una plataforma centralizada de orquestación para agentes de IA, permitiendo a los desarrolladores exponer las capacidades del agente a través de puntos finales RESTful estándar. Las funciones principales incluyen registrar nuevos agentes con indicaciones y lógica personalizadas, gestionar múltiples sesiones con seguimiento de contexto, recuperar historial de conversaciones y coordinar diálogos multiagentes. Cuenta con procesamiento de mensajes asíncrono, callbacks de webhooks y persistencia incorporada para estados y registros de agentes. La plataforma se integra perfectamente con la biblioteca AutoGen para aprovechar LLMs, permite middleware personalizado para autenticación, soporta escalado mediante Docker y Kubernetes y ofrece ganchos de monitoreo para métricas. Este marco acelera la construcción de chatbots, asistentes digitales y flujos de trabajo automatizados, abstrayendo la infraestructura del servidor y los patrones de comunicación.