Eunomia emplea un enfoque basado en la configuración para orquestar agentes IA. A través de YAML, los usuarios definen roles del agente, plantillas de prompts, integraciones de herramientas, almacenamientos de memoria y lógica condicional. El marco soporta herramientas síncronas/asíncronas, generación aumentada por recuperación y encadenamiento de pensamientos. Un sistema de plugins extensible permite herramientas personalizadas, backends de memoria y integraciones de registro. La CLI de Eunomia crea la estructura del proyecto, valida configuraciones y ejecuta los agentes localmente o en entornos en la nube. Esto facilita a los equipos prototipar rápidamente, iterar flujos conversacionales y mantener soluciones de agentes sin mucho desarrollo personalizado.

OpenMAS está diseñado para facilitar el desarrollo y evaluación de agentes de IA descentralizados y estrategias de coordinación multi-agentes. Presenta una arquitectura modular que permite a los usuarios definir comportamientos de agentes personalizados, modelos de entornos dinámicos y protocolos de mensajería entre agentes. El marco soporta simulación basada en física, ejecución basada en eventos e integración de plugins para algoritmos de IA. Los usuarios pueden configurar escenarios mediante YAML o Python, visualizar interacciones de agentes y recopilar métricas de rendimiento a través de herramientas de análisis integradas. OpenMAS agiliza la creación de prototipos en áreas como inteligencia en enjambre, robótica cooperativa y toma de decisiones distribuidas.

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.

Simple Playgrounds proporciona una plataforma modular para construir entornos interactivos en cuadrícula 2D donde los agentes pueden navegar laberintos, interactuar con objetos y completar tareas. Los usuarios definen la disposición del entorno, el comportamiento de los objetos y las funciones de recompensa mediante scripts YAML o Python sencillos. El renderizador integrado de Pygame ofrece visualización en tiempo real, mientras que una API basada en pasos garantiza una integración fluida con bibliotecas de aprendizaje por refuerzo como Stable Baselines3. Con soporte para configuraciones multiagente, detección de colisiones y parámetros físicos personalizables, Simple Playgrounds agiliza la creación de prototipos, benchmarking y demostraciones educativas de algoritmos de IA.

Spellcaster proporciona un enfoque estructurado para construir agentes de IA usando 'hechizos' — una combinación de solicitudes, lógica y flujos de trabajo. Los desarrolladores escriben configuraciones YAML para definir los roles, entradas, salidas y pasos de orquestación de los agentes. La herramienta CLI ejecuta los hechizos, enruta mensajes y se integra sin problemas con OpenAI, Anthropic y otras API de LLM. Spellcaster rastrea los registros de ejecución, mantiene el contexto de la conversación y soporta plugins personalizados para preprocesamiento y postprocesamiento. Su interfaz de depuración visualiza la secuencia de llamadas y flujos de datos, facilitando la identificación de fallos en los solicitudes y problemas de rendimiento. Al abstraer patrones complejos de orquestación y estandarizar las plantillas de solicitud, Spellcaster reduce la carga de desarrollo y asegura un comportamiento consistente del agente en diferentes entornos.

En su núcleo, SpongeCake es una capa de abstracción de alto nivel sobre Langchain diseñada para acelerar el desarrollo de agentes IA. Ofrece soporte incorporado para registrar herramientas — como búsquedas web, conectores de bases de datos o APIs personalizadas —, gestionar plantillas de prompts y persistir la memoria de conversación. Con configuraciones tanto basadas en código como en YAML, los equipos pueden definir de forma declarativa comportamientos de agentes, encadenar flujos de trabajo de múltiples pasos y habilitar una selección dinámica de herramientas. La CLI incluida facilita pruebas locales, depuración y despliegue, haciendo que SpongeCake sea ideal para construir chatbots, automatizadores de tareas y asistentes específicos de dominio sin código repetitivo.

TDD-GPT-Agent integra los modelos GPT-4 o GPT-3.5 de OpenAI en una CLI basada en Python para gestionar un ciclo de desarrollo guiado por pruebas completamente automatizado. Dada la especificación de una función por un desarrollador, genera archivos de prueba pytest, ejecuta las pruebas localmente, analiza fallos, y produce código de implementación que satisfaga las aserciones. Repite el ciclo hasta que todas las pruebas pasen. Configurable mediante un archivo YAML, soporta personalización de prompts, registro de sesiones, integración con Git y puede integrarse en pipelines CI/CD para garantía de calidad continua. Este flujo de trabajo impulsado por IA acelera el desarrollo, mejora la cobertura y asegura la fiabilidad del código.

Agent Forge simplifica todo el ciclo de vida del desarrollo de agentes de IA ofreciendo comandos CLI para generar código base, plantillas de conversación y configuraciones. Los desarrolladores pueden definir roles de agentes, agregar proveedores LLM e integrar herramientas externas como bases de datos vectoriales, APIs REST y plugins personalizados usando descriptores YAML o JSON. El framework permite ejecución local, pruebas interactivas y empaquetado de agentes en imágenes Docker o funciones sin servidor para facilitar su despliegue. La integración de registro de logs, perfiles de entorno y hooks VCS simplifica la depuración, colaboración y pipelines CI/CD. Esta arquitectura flexible soporta la creación de chatbots, asistentes de investigación autónomos, bots de soporte al cliente y flujos de trabajo automatizados con mínimo setup.

Agent Nexus ofrece una arquitectura modular para diseñar, configurar y ejecutar agentes de IA interconectados que colaboran para resolver tareas complejas. Los desarrolladores pueden registrar agentes de manera dinámica, personalizar su comportamiento mediante módulos Python y definir tuberías de comunicación a través de configuraciones YAML simples. El enrutador de mensajes integrado garantiza un flujo de datos confiable entre agentes, mientras que las herramientas de registro y monitoreo integradas ayudan a supervisar el rendimiento y a depurar flujos de trabajo. Con soporte para bibliotecas de IA populares como OpenAI y Hugging Face, Agent Nexus simplifica la integración de diversos modelos. Ya sea para prototipar experimentos de investigación, construir asistentes automatizados de atención al cliente o simular entornos multi-agente, Agent Nexus simplifica el desarrollo y las pruebas de sistemas de IA colaborativos, desde la investigación académica hasta implementaciones comerciales.

AgentIn es un marco basado en Python para crear agentes de IA que acelera el desarrollo de agentes conversacionales y orientados a tareas. Ofrece módulos de memoria integrados para mantener el contexto, integración dinámica de herramientas para llamar a APIs externas o funciones locales, y un sistema flexible de plantillas de prompts para interacciones personalizadas. La orquestación de múltiples agentes permite flujos de trabajo en paralelo, mientras que el registro y el caché mejoran la fiabilidad y la capacidad de auditoría. Es fácilmente configurable mediante YAML o código Python, soporta principales proveedores de LLM y puede extenderse con plugins personalizados para capacidades específicas de dominio.

Agent-Baba ofrece un conjunto completo de herramientas para crear y gestionar agentes IA autónomos adaptados a tareas específicas. Ofrece una arquitectura de plugins para ampliar capacidades, un sistema de memoria para mantener el contexto conversacional y automatización de flujos de trabajo para la ejecución secuencial de tareas. Los desarrolladores pueden integrar herramientas como scrapers web, bases de datos y APIs personalizadas en los agentes. El marco simplifica la configuración mediante esquemas YAML o JSON declarativos, soporta colaboración multi-agente y proporciona paneles de monitorización para seguir el rendimiento y logs de los agentes, permitiendo mejoras iterativas y despliegue sin problemas en diferentes entornos.

Agent of Code es un marco versátil de agentes IA que permite a los desarrolladores delegar tareas rutinarias de codificación a agentes inteligentes. Aprovecha grandes modelos de lenguaje para traducir instrucciones en lenguaje natural en código totalmente funcional, realizar revisiones automáticas, depurar código existente y refactorizar bases de código heredadas. Los usuarios definen metas y parámetros del agente mediante configuraciones YAML o JSON, seleccionan plugins para tareas como pruebas o integración continua (CI) y ejecutan agentes vía CLI. El marco coordina llamadas API, gestiona ventanas de contexto y compone respuestas modulares en guiones de código coherentes. Con una arquitectura extensible, los desarrolladores pueden agregar módulos personalizados, integrar control de versiones y ajustar la línea de producción del agente según los flujos de trabajo del proyecto.

Aladin ofrece una arquitectura modular que permite a los desarrolladores definir agentes autónomos impulsados por grandes modelos de lenguaje (LLMs). Cada agente puede cargar backend de memoria (por ejemplo, SQLite, en memoria), usar plantillas dinámicas de indicaciones e integrar plugins personalizados para llamadas a API externas o ejecución de comandos locales. Incluye un planificador de tareas que descompone objetivos de alto nivel en acciones secuenciales, ejecutándolas en orden y repitiéndolas según la retroalimentación de LLM. La configuración se gestiona mediante archivos YAML y variables de entorno, lo que la hace adaptable a diferentes casos de uso. Los usuarios pueden desplegar Aladin mediante Docker Compose o instalación con pip. Las interfaces CLI y HTTP basadas en FastAPI permiten activar agentes, monitorear ejecuciones e inspeccionar estados de memoria, facilitando la integración con pipelines CI/CD, interfaces de chat o dashboards personalizadas.

Cognita ofrece una arquitectura modular para crear aplicaciones RAG: ingesta e indexación de documentos, selección entre OpenAI, TrueFoundry u otros proveedores de incrustaciones, y configuración de pipelines de recuperación mediante YAML o Python DSL. Su interfaz frontend integrada permite probar consultas, ajustar parámetros de recuperación y visualizar similitudes vectoriales. Una vez validado, Cognita proporciona plantillas de despliegue para Kubernetes y entornos sin servidor, permitiendo escalar asistentes de IA basados en conocimiento en producción con observabilidad y seguridad.

Dive es un marco de trabajo en Python de código abierto, diseñado para crear y ejecutar agentes de IA autónomos que puedan realizar tareas de múltiples pasos con intervención manual mínima. Al definir perfiles de agentes en archivos de configuración YAML simples, los desarrolladores pueden especificar APIs, herramientas y módulos de memoria para tareas como recuperación de datos, análisis y orquestación de pipelines. Dive gestiona el contexto, estado y ingeniería de prompts, permitiendo flujos de trabajo flexibles con manejo de errores y registro integrados. Su arquitectura modular soporta una amplia gama de modelos lingüísticos y sistemas de recuperación, facilitando la construcción de agentes para automatización de atención al cliente, generación de contenido y procesos DevOps. El marco escala desde prototipos hasta producción, ofreciendo comandos CLI y endpoints API para integrar agentes sin problemas en sistemas existentes.

El Dynamic Multi-Agent RAG Pathway ofrece una arquitectura modular donde cada agente maneja tareas específicas — como recuperación de documentos, búsqueda vectorial, resumen de contexto o generación — mientras un orquestador central enruta dinámicamente entradas y salidas entre ellos. Los desarrolladores pueden definir agentes personalizados, ensamblar pipelines mediante archivos de configuración sencillos y aprovechar soporte integrado para registro, monitoreo y plugins. Este marco acelera el desarrollo de soluciones RAG complejas, permitiendo la descomposición adaptativa de tareas y el procesamiento paralelo para mejorar el rendimiento y la precisión.

Ollama Workflows es una biblioteca de código abierto de pipelines de agentes AI configurables construidos sobre el framework Ollama LLM. Ofrece docenas de flujos de trabajo predefinidos — como resumen, traducción, revisión de código, extracción de datos, redacción de correos electrónicos y más — que se pueden encadenar en definiciones YAML o JSON. Los usuarios instalan Ollama, clonan el repositorio, seleccionan o personalizan un flujo de trabajo, y lo ejecutan vía CLI. Todo el procesamiento ocurre localmente en su máquina, preservando la privacidad de datos y permitiendo una rápida iteración y resultados consistentes en diferentes proyectos.

Julep AI es una plataforma de código abierto diseñada para ayudar a los equipos de ciencia de datos a construir, iterar y desplegar rápidamente flujos de trabajo de IA de múltiples pasos. Con Julep, puedes crear pipelines de IA escalables, duraderos y de larga duración utilizando agentes, tareas y herramientas. La configuración basada en YAML de la plataforma simplifica los procesos complejos de IA y garantiza flujos de trabajo listos para la producción. Soporta prototipado rápido, diseño modular e integración sin fisuras con sistemas existentes, haciendo que sea ideal para manejar millones de usuarios concurrentes mientras proporciona total visibilidad sobre las operaciones de IA.

El Sistema de Agentes Lingüísticos es un marco de Python de código abierto diseñado para construir agentes inteligentes que aprovechan modelos de lenguaje para planificar y ejecutar tareas. Incluye componentes para gestión de memoria, registro de herramientas, planificador y ejecutor, permitiendo a los agentes mantener contexto, llamar APIs externas, realizar búsquedas web y automatizar flujos de trabajo. Configurable mediante YAML, soporta múltiples proveedores de LLM, facilitando el prototipado rápido de chatbots, resúmers de contenido y asistentes autónomos. Los desarrolladores pueden ampliar la funcionalidad creando herramientas y backends de memoria personalizados, y desplegar agentes localmente o en servidores.

LLM-Culture proporciona un enfoque estructurado para incorporar la cultura organizacional en las interacciones con modelos de lenguaje grandes. Comienza definiendo los valores y reglas de estilo de tu marca en un archivo de configuración simple. Luego, el framework ofrece una biblioteca de plantillas de prompts diseñadas para aplicar estas directrices. Tras generar las salidas, la caja de herramientas de evaluación integrada mide la alineación con tus criterios culturales y destaca cualquier inconsistencia. Finalmente, despliegas el framework junto a tu pipeline de LLM, ya sea vía API o localmente, para que cada respuesta mantenga constantemente el tono, la ética y la personalidad de tu marca.