Avalon-LLM es un marco de IA multi-agente basado en Python que permite a los usuarios orquestar múltiples agentes impulsados por LLM en un entorno coordinado. Cada agente puede configurarse con herramientas específicas, incluyendo búsqueda en Internet, operaciones con archivos y APIs personalizadas, para realizar tareas especializadas. El marco soporta módulos de memoria para almacenar el contexto de conversaciones y conocimientos a largo plazo, razonamiento en cadena para mejorar la toma de decisiones, y pipelines de evaluación integrados para benchmarking del rendimiento del agente. Avalon-LLM proporciona un sistema de plugins modular que permite a los desarrolladores agregar o reemplazar fácilmente componentes como proveedores de modelos, toolkits y almacenes de memoria. Con archivos de configuración sencillos e interfaces de línea de comandos, los usuarios pueden desplegar, monitorear y extender flujos de trabajo autónomos de IA adaptados para investigación, desarrollo y casos de producción.

GoLC proporciona a los desarrolladores un conjunto completo de herramientas para construir cadenas de modelos de lenguaje y agentes en Go. En su núcleo, incluye gestión de cadenas, plantillas de respuesta personalizables e integración fluida con los principales proveedores de LLM. A través de cargadores de documentos y almacenes vectoriales, GoLC habilita la recuperación basada en incrustaciones, impulsando flujos de trabajo RAG. El marco soporta módulos de memoria con estado para contextos conversacionales y una arquitectura ligera de agentes para orquestar razonamiento de múltiples pasos y llamadas a herramientas. Su diseño modular permite integrar herramientas, fuentes de datos y manejadores de salida personalizados. Con rendimiento nativo de Go y dependencias mínimas, GoLC agiliza el desarrollo de pipelines de IA, siendo ideal para construir chatbots, asistentes de conocimiento, agentes de razonamiento automatizado y servicios de backend de nivel de producción en Go.

Hyperbolic Time Chamber proporciona un entorno flexible para construir agentes de IA, ofreciendo componentes para gestión de memoria, orquestación de ventanas de contexto, encadenamiento de prompts, integración de herramientas y control de ejecución. Los desarrolladores definen comportamientos de agentes mediante bloques modulares, configuran memorias personalizadas (a corto y largo plazo) y enlazan APIs externas o herramientas locales. El marco incluye soporte asíncrono, registros y utilidades de depuración, permitiendo iteraciones rápidas y despliegues de agentes complejos en proyectos Python.

openai-agents-python es un paquete Python completo diseñado para ayudar a los desarrolladores a construir agentes IA totalmente autónomos. Ofrece abstracciones para la planificación del agente, integración de herramientas, estados de memoria y bucles de ejecución. Los usuarios pueden registrar herramientas personalizadas, especificar objetivos del agente y dejar que el marco coordine el razonamiento paso a paso. La biblioteca también incluye utilidades para probar y registrar acciones del agente, haciendo más fácil iterar sobre comportamientos y solucionar tareas complejas de múltiples pasos.

LinkAgent proporciona un microkernel liviano para construir agentes de IA con componentes plug-in. Los usuarios pueden registrar backends de modelos de lenguaje, módulos de recuperación y APIs externas como herramientas, y luego ensamblarlos en flujos de trabajo utilizando planificadores y enrutadores integrados. LinkAgent soporta manejadores de memoria para persistencia de contexto, invocación dinámica de herramientas y lógica de decisiones configurable para razonamiento complejo de múltiples pasos. Con poco código, los equipos pueden automatizar tareas como QA, extracción de datos, orquestación de procesos y generación de informes.

Llama-Agent es un conjunto de herramientas enfocado en desarrolladores para crear agentes de IA inteligentes potenciados por grandes modelos de lenguaje. Ofrece integración de herramientas para llamar a APIs o funciones externas, gestión de memoria para almacenar y recuperar contexto, y planificación en cadena de pensamiento para desglosar tareas complejas. Los agentes pueden ejecutar acciones, interactuar con entornos personalizados y adaptarse mediante un sistema de plugins. Como un proyecto de código abierto, soporta la extensión sencilla de componentes centrales, permitiendo experimentación rápida y despliegue de flujos de trabajo automatizados en varias áreas.

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.

Minerva es un marco de agentes AI extensible diseñado para automatizar flujos de trabajo complejos utilizando grandes modelos de lenguaje. Los desarrolladores pueden integrar herramientas externas, como búsquedas web, llamadas a API o procesadores de archivos, definir estrategias de planificación personalizadas y gestionar memoria conversacional o persistente. Minerva soporta ejecución de tareas tanto sincrónica como asincrónicamente, registro configurable y una arquitectura de plugins, facilitando la creación de prototipos, pruebas y despliegues de agentes inteligentes capaces de razonar, planear y usar herramientas en escenarios del mundo real.

NaturalAgents es una biblioteca de Python de código abierto diseñada para agilizar la creación y despliegue de agentes impulsados por LLM. Proporciona módulos para gestión de memoria, seguimiento de contexto e integración de herramientas, permitiendo que los agentes almacenen y recuperen información durante sesiones prolongadas. Un planificador jerárquico coordina razonamiento y acciones de múltiples pasos, mientras que un sistema de extensiones soporta plugins personalizados y llamadas a API externas. La registro y análisis integrados permiten a los desarrolladores monitorear el rendimiento de los agentes y depurar los flujos de trabajo. NaturalAgents soporta ejecuciones tanto sincrónicas como asincrónicas, haciéndolo flexible para casos interactivos y canalizaciones automatizadas.

OperAgents es un conjunto de herramientas orientado a desarrolladores para construir y orquestar agentes autónomos usando modelos de lenguaje como GPT. Soporta definir clases de agentes personalizadas, integrar herramientas externas (APIs, bases de datos, ejecución de código) y gestionar la memoria del agente para mantener contexto. A través de pipelines configurables, los agentes pueden realizar tareas de múltiples pasos, como investigación, resumir y apoyar la toma de decisiones, invocando dinámicamente herramientas y manteniendo el estado. El marco incluye módulos para monitorear el rendimiento del agente, manejo automático de errores y escalado de ejecuciones. Al abstraer las interacciones con LLM y la gestión de herramientas, OperAgents acelera el desarrollo de flujos de trabajo impulsados por IA en dominios como soporte al cliente automatizado, análisis de datos y generación de contenido.

Rusty Agent es una biblioteca ligera pero poderosa de Rust diseñada para simplificar la creación de agentes de IA autónomos que aprovechan grandes modelos de lenguaje. Introduce abstracciones centrales como Agentes, Herramientas y módulos de Memoria, permitiendo a los desarrolladores definir integraciones de herramientas personalizadas—por ejemplo, clientes HTTP, bases de conocimiento, calculadoras— y orquestar conversaciones de múltiples pasos programáticamente. Rusty Agent soporta construcción dinámica de solicitudes, respuestas en streaming y almacenamiento de memoria contextual a través de sesiones. Se integra perfectamente con la API de OpenAI (GPT-3.5/4) y puede extenderse para incluir otros proveedores de LLM. Gracias a su tipificación fuerte y beneficios de rendimiento de Rust, asegura una ejecución segura y concurrente de los flujos de trabajo del agente. Los casos de uso incluyen análisis de datos automatizados, chatbots interactivos, pipelines de automatización de tareas y más, empoderando a los desarrolladores de Rust a incorporar agentes inteligentes impulsados por el lenguaje en sus aplicaciones.

pyafai es una biblioteca de Python de código abierto que ayuda a los desarrolladores a diseñar, configurar y ejecutar agentes de IA autónomos. Ofrece módulos acoplables para gestión de memoria para mantener el contexto, integración de herramientas para llamadas a APIs externas, observadores para monitoreo del entorno, planificadores para toma de decisiones y un orquestador para gestionar los bucles de los agentes. Las funciones de registro y monitoreo proporcionan visibilidad del rendimiento y comportamiento del agente. pyafai admite principales proveedores de LLM, permite crear módulos personalizados y reduce la necesidad de código repetitivo para que los equipos puedan prototipar rápidamente asistentes virtuales, bots de investigación y flujos de trabajo de automatización con control completo sobre cada componente.

Servant AI actúa como tu asistente virtual, combinando numerosas herramientas y recursos para simplificar tus tareas. Ya sea que necesites eliminar fondos de fotos, generar firmas de correo electrónico profesionales o crear impresionantes fotos de perfil, Servant AI proporciona una experiencia sin interrupciones. Con su extensa lista de más de 200 herramientas, los usuarios pueden operar eficientemente sin registrarse en diferentes plataformas. Esta herramienta está diseñada para individuos comunes, profesionales y equipos que buscan maximizar la productividad y optimizar su flujo de trabajo.

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.

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.

Steel es un marco enfocado en desarrolladores, diseñado para acelerar la creación y operación de agentes impulsados por LLM en entornos de producción. Ofrece conectores agnósticos del proveedor para las principales APIs de modelos, un almacén de memoria en memoria y persistente, patrones integrados para invocación de herramientas, almacenamiento en caché automático de respuestas y rastreo detallado para la observabilidad. Los desarrolladores pueden definir flujos de trabajo complejos para agentes, integrar herramientas personalizadas (p. ej., búsqueda, consultas a bases de datos y APIs externas) y gestionar salidas en streaming. Steel abstrae la complejidad de la orquestación, permitiendo a los equipos enfocarse en la lógica empresarial y iterar rápidamente en aplicaciones impulsadas por IA.

El Framework Stella permite a los desarrolladores construir agentes IA robustos que mantienen el contexto, realizan acciones asistidas por herramientas y ofrecen experiencias de conversación dinámicas. Al abstraer las complejidades de las integraciones LLM, Stella ofrece adaptadores independientes del proveedor para OpenAI, Hugging Face y modelos autohospedados. Los agentes pueden usar almacenes de memoria personalizables para recordar datos de usuario e historial de conversaciones, y los plugins facilitan interacciones con APIs externas, bases de datos o servicios. El motor de orquestación integrado gestiona los ciclos de decisión, mientras que un DSL conciso permite definir acciones, llamadas a herramientas y manejo de respuestas. Ya sea creando bots de soporte al cliente, asistentes de investigación o automatizadores de flujos de trabajo, Stella proporciona una base escalable para desplegar agentes IA de nivel producción.

ToolAgents es un marco modular de código abierto para agentes de IA que integra grandes modelos de lenguaje con herramientas externas para automatizar flujos de trabajo complejos. Los desarrolladores registran herramientas mediante un registro centralizado, definiendo endpoints para tareas como llamadas API, consultas a bases de datos, ejecución de código y análisis de documentos. Los agentes pueden planificar operaciones de múltiples pasos, invocando o encadenando dinámicamente herramientas en función de las salidas del LLM. El marco soporta ejecución secuencial y paralela de tareas, manejo de errores y plugins extensibles para integraciones personalizadas de herramientas. Con APIs basadas en Python, ToolAgents simplifica la construcción, prueba y despliegue de agentes inteligentes que recuperan datos, generan contenidos, ejecutan scripts y procesan documentos, permitiendo desarrollo rápido y escalable en análisis, investigación y operaciones comerciales.

A2A4J es un marco ligero en Java diseñado para construir agentes IA autónomos. Ofrece abstracciones para agentes, herramientas, memorias y planificadores, soportando la ejecución asíncrona de tareas y la integración fluida con OpenAI y otras APIs LLM. Su diseño modular permite definir herramientas y almacenes de memoria personalizados, orquestar flujos de trabajo de múltiples pasos y gestionar ciclos de decisión. Con manejo de errores incorporado, registro y extensibilidad, A2A4J acelera el desarrollo de aplicaciones Java inteligentes y microservicios.

AI-Agents ofrece una arquitectura de agente flexible que orquesta planificadores de modelos de lenguaje, módulos de memoria persistente y kits de herramientas acoplables. Los desarrolladores definen herramientas para solicitudes HTTP, operaciones de archivos y lógica personalizada, luego configuran un planificador LLM para decidir qué herramienta invocar. La memoria almacena contexto e historial de conversaciones. El marco maneja ejecución asíncrona, recuperación de errores y registros, permitiendo una rápida creación de prototipos de asistentes inteligentes, analizadores de datos o bots de automatización sin reinventar la lógica central de orquestación.