Cognify permite a los usuarios definir metas de ciencia de datos y delegar en los Agentes AI las tareas complejas. Los agentes pueden escribir y depurar código, conectarse a bases de datos para obtener insights, crear visualizaciones interactivas e incluso exportar informes. Con una arquitectura de plugins, los usuarios pueden ampliar funciones a APIs personalizadas, sistemas de programación y servicios en la nube. Cognify ofrece reproducibilidad, funciones de colaboración y registro para rastrear decisiones y salidas de los agentes, siendo adecuado para prototipado rápido y flujos de trabajo en producción.

BambooAI combina un conjunto de bibliotecas modulares de Python, utilidades y plantillas diseñadas para facilitar la creación y despliegue de agentes autónomos de IA. En su núcleo, BambooAI proporciona arquitecturas de memoria flexibles: bases de datos vectoriales, cachés efímeros y mecanismos de recuperación configurables para flujos de trabajo RAG. Los desarrolladores pueden integrar fácilmente herramientas como búsqueda web, consulta en Wikipedia, operaciones de archivos, consultas a bases de datos y ejecución de código Python. El framework soporta APIs principales de LLM (OpenAI, Anthropic) y hospedaje local de modelos. Los agentes se pueden orquestar mediante una CLI sencilla, un servicio RESTful o integrarse en aplicaciones. Funciones de registro, monitoreo y recuperación de errores garantizan fiabilidad en producción. Las extensiones comunitarias y sistemas de complementos hacen que BambooAI sea extensible para dominios y flujos de trabajo personalizados.

DB-conv es una biblioteca ligera de Python diseñada para habilitar IA conversacional sobre bases de datos SQL. Tras la instalación, los desarrolladores la configuran con detalles de conexión a la base de datos y credenciales del proveedor LLM. DB-conv maneja la inspección del esquema, construye SQL optimizado a partir de indicaciones del usuario, ejecuta consultas y devuelve resultados en tablas o gráficos. Soporta múltiples motores de bases de datos, caché, registro de consultas y plantillas de prompts personalizadas. Al abstraer la ingeniería de prompts y la generación de SQL, DB-conv simplifica la creación de chatbots, asistentes de voz o interfaces web para explorar datos de forma autónoma.

DSpy Agents es un toolkit de Python de código abierto que simplifica la creación de agentes de IA autónomos. Ofrece una arquitectura modular para ensamblar agentes con herramientas personalizables para scraping web, análisis de documentos, consultas a bases de datos e integraciones con modelos de lenguaje (OpenAI, Hugging Face). Los desarrolladores pueden orquestar flujos de trabajo complejos usando plantillas de agentes preconstruidas o definir conjuntos de herramientas personalizadas para automatizar tareas como resúmenes de investigaciones, soporte al cliente y pipelines de datos. Con gestión de memoria integrada, registro, generación aumentada por recuperación, colaboración multi-agente y despliegue sencillo via contenedores o entornos serverless, DSpy Agents acelera el desarrollo de aplicaciones basadas en agentes sin código repetitivo.

Binome ofrece un constructor de flujo visual donde ensamblas pipelines de agentes de IA arrastrando y soltando bloques para llamadas a LLM, integraciones API, consultas a bases de datos y lógica condicional. Soporta los principales proveedores de modelos (OpenAI, Anthropic, Mistral), sistemas de memoria y recuperación, programación, manejo de errores y monitoreo. Los desarrolladores pueden versionar, probar y desplegar flujos como endpoints REST o webhooks, escalar fácilmente y colaborar en equipo. Conecta las capacidades de LLM con datos empresariales, facilitando prototipos rápidos y automatización de nivel producción.