Cerelyze es una herramienta diseñada para convertir automáticamente los métodos de los últimos artículos de investigación en cuadernos ejecutables, ayudando a ingenieros, investigadores y académicos a prototipar y desplegar rápidamente algoritmos. Esto puede acelerar significativamente el proceso de implementación de la investigación a código, facilitando la incorporación de algoritmos complejos en aplicaciones prácticas.

Code Agent combina planificación, codificación, prueba y depuración en una tubería fluida. Los usuarios proporcionan un directorio del proyecto y una descripción de la funcionalidad deseada. El agente luego desglosa la tarea, genera código, ejecuta pruebas, analiza fallos y aplica correcciones en un ciclo hasta que las pruebas pasen. Soporta múltiples lenguajes de programación, se integra con conjuntos de pruebas existentes y realiza commits automáticamente en control de versiones. Al automatizar tareas repetitivas y resolución de errores, Code Agent acelera el prototipado y la integración continua.

JaCaMo ofrece un entorno unificado para diseñar y ejecutar sistemas multiagente (MAS) integrando tres componentes principales: el lenguaje de programación de agentes Jason para agentes basados en BDI, CArtAgO para modelado del entorno con artefactos, y Moise para definir estructuras organizacionales y roles. Los desarrolladores pueden escribir planes de agentes, definir artefactos con operaciones y organizar grupos de agentes bajo marcos normativos. La plataforma incluye herramientas para simulación, depuración y visualización de interacciones MAS. Con soporte para ejecución distribuida, repositorios de artefactos y comunicación flexible, JaCaMo permite prototipado rápido y investigaciones en áreas como inteligencia en enjambre, robótica colaborativa y toma de decisiones distribuidas. Su diseño modular asegura escalabilidad y extensibilidad en proyectos académicos e industriales.

KoG Playground es una plataforma de código abierto basada en navegador, diseñada para simplificar el desarrollo de agentes de generación aumentada por recuperación (RAG). Se conecta a almacenes vectoriales populares como Pinecone o FAISS, permitiendo a los usuarios ingerir corpus de texto, calcular embeddings y configurar visualmente pipelines de recuperación. La interfaz ofrece componentes modulares para definir plantillas de prompts, backends LLM (OpenAI, Hugging Face) y manejadores de cadenas. Los logs en tiempo real muestran el uso de tokens y métricas de latencia para cada llamada API, ayudando a optimizar rendimiento y costos. Los usuarios pueden ajustar en vivo los umbrales de similitud, algoritmos de re-ranking y estrategias de fusión de resultados, y exportar su configuración como fragmentos de código o proyectos reproducibles. KoG Playground facilita el prototipado para chatbots basados en conocimientos, aplicaciones de búsqueda semántica y asistentes de IA personalizados con poca programación.

Llamator es una biblioteca JavaScript de código abierto que permite a los desarrolladores construir agentes de IA autónomos combinando módulos de memoria, integraciones de herramientas y plantillas de prompts dinámicos en una pipeline unificada. Orquesta la planificación, ejecución de acciones y bucles de reflexión para gestionar tareas en múltiples pasos, soporta múltiples proveedores LLM y permite definiciones personalizadas de herramientas para llamadas API o procesamiento de datos. Con Llamator, puedes crear prototipos rápidamente de chatbots, asistentes personales y flujos de trabajo automatizados en aplicaciones web o Node.js, aprovechando una arquitectura modular para una fácil extensión y pruebas.

MARFT es un LLM basado en Python que permite experimentos reproducibles y prototipado rápido de sistemas de IA colaborativos.

La Arquitectura Modular LLM está diseñada para simplificar la creación de aplicaciones personalizadas impulsadas por LLM mediante un diseño componible y modular. Proporciona componentes principales como módulos de memoria para retención del estado de la sesión, interfaces de herramientas para llamadas a API externas, gestores de indicaciones para generación de indicaciones basadas en plantillas o dinámicas, y motores de orquestación para controlar el flujo de trabajo del agente. Puede configurar tuberías que enlacen estos módulos, permitiendo comportamientos complejos como razonamiento en múltiples pasos, respuestas dependientes del contexto y recuperación de datos integrada. El marco soporta múltiples backends de LLM, permitiéndole cambiar o mezclar modelos, y ofrece puntos de extensión para agregar nuevos módulos o lógica personalizada. Esta arquitectura acelera el desarrollo fomentando la reutilización de componentes, manteniendo la transparencia y el control sobre el comportamiento del agente.

Orra.dev es una plataforma completa para crear agentes de IA diseñada para simplificar todo el ciclo de vida de asistentes inteligentes. Combinando un constructor visual de flujos de trabajo con integraciones sin fisuras a los principales proveedores de LLM y sistemas empresariales, Orra.dev permite a los equipos prototipar lógica de conversación, refinar comportamientos de agentes y lanzar bots listos para producción en múltiples canales en minutos. Características incluyen plantillas preconstruidas para bots FAQ, asistentes de comercio electrónico y agentes de revisión de código, además de disparadores personalizables, conectores API y gestión de roles de usuario. Con suites de pruebas integradas, control de versiones colaborativo y paneles de rendimiento, las organizaciones pueden iterar en respuestas de agentes, monitorear interacciones de usuarios y optimizar flujos de trabajo en base a datos en tiempo real, acelerando despliegues y reduciendo costos de mantenimiento.

Python Coding Agent es una herramienta de línea de comandos de código abierto que utiliza modelos GPT para generar código Python basado en textos, ejecutarlo localmente y detectar errores en tiempo de ejecución. Ofrece retroalimentación instantánea, permitiendo a los usuarios refinar el código de forma iterativa, automatizar tareas de scripting repetitivas, prototipar pipelines de análisis de datos y depurar funciones. Al combinar comprensión del lenguaje natural con ejecución de código en tiempo real, cierra la brecha entre la idea y la implementación, acelerando el desarrollo y el aprendizaje.

SwiftSage aprovecha un gran modelo de lenguaje para interpretar descripciones en lenguaje natural y producir vistas SwiftUI totalmente funcionales o módulos de código Swift. Los usuarios pueden solicitar diseños de UI, modelos de datos o componentes de red, personalizar estilos y previsualizar resultados en tiempo real. La herramienta admite retroalimentación iterativa, permitiendo a desarrolladores y diseñadores refinar fragmentos de código hasta que cumplan con los requisitos del proyecto. Facilita las etapas de prototipado, aprendizaje y producción en la creación de aplicaciones iOS.

Xspiral es una plataforma de diseño y colaboración mejorada por IA, diseñada para crear contenido visual impresionante. Combina potentes capacidades de diseño en 2D y 3D, permitiendo a los usuarios producir, gestionar y compartir sus diseños de forma eficiente en tiempo real. Ya seas un diseñador profesional, un gerente de productos o un experto en marketing, Xspiral facilita flujos de trabajo intuitivos que simplifican la colaboración en proyectos. Desde la creación rápida de prototipos hasta animaciones, la plataforma empodera a los equipos con la tecnología que necesitan para ofrecer gráficos visuales atractivos sin esfuerzo.

Este repositorio agrupa una colección completa de componentes de sistemas multiagente y técnicas de coordinación AI distribuida. Proporciona implementaciones de algoritmos de consenso, protocolos de negociación Contract-Net, asignación de tareas basada en subastas, estrategias de formación de coaliciones y marcos de comunicación entre agentes. Los usuarios pueden aprovechar entornos de simulación integrados para modelar y probar comportamientos de agentes bajo diferentes topologías de red, escenarios de latencia y modos de falla. El diseño modular permite a desarrolladores e investigadores integrar, ampliar o personalizar módulos de coordinación para aplicaciones en enjambres de robots, colaboración entre dispositivos IoT, redes eléctricas inteligentes y sistemas de toma de decisiones distribuidos.

ASP-DALI proporciona una plataforma unificada para definir y ejecutar agentes inteligentes basados en lógica. Los desarrolladores escriben reglas ASP para representar el conocimiento y los objetivos del agente, mientras que las construcciones DALI definen reacciones a eventos y ejecuciones de acciones. En tiempo de ejecución, un solucionador ASP calcula conjuntos de respuestas que guían las decisiones del agente, permitiéndole planificar, reaccionar a eventos entrantes y ajustar creencias dinámicamente. El marco soporta bases de conocimiento modulares, facilitando actualizaciones incrementales y una separación clara entre reglas declarativas y comportamientos reactivos. ASP-DALI está implementado en Prolog con interfaces a solucionadores ASP populares, simplificando la integración y el despliegue en escenarios de investigación y prototipo.

Genie 2 es una herramienta revolucionaria de modelado de mundos de IA que utiliza un modelo de difusión latente autorregresivo para generar entornos 3D completamente jugables y sensibles a la acción a partir de un solo aviso de imagen. Esta tecnología admite simulaciones físicas realistas, iluminación dinámica, interacciones de objetos reactivas y animaciones complejas de personajes. Los mundos generados se pueden manipular en tiempo real, lo que convierte a Genie 2 en una herramienta invaluable para la creación rápida de prototipos en el desarrollo de juegos, la investigación en IA, flujos de trabajo de diseño creativo y pruebas de entorno.

IoA proporciona una arquitectura flexible para definir, coordinar y ejecutar múltiples agentes de IA en un flujo de trabajo unificado. Los componentes clave incluyen un planificador que descompone objetivos de alto nivel, un ejecutor que asigna tareas a agentes especializados, y módulos de memoria para la gestión del contexto. Soporta integración con APIs y kit de herramientas externas, monitoreo en tiempo real y plugins de habilidades personalizables. Los desarrolladores pueden prototipar rápidamente asistentes autónomos, bots de atención al cliente y pipelines de procesamiento de datos combinando módulos prefabricados o extendiéndolos con lógica personalizada.

Lightning AI es una plataforma integral que integra sus herramientas favoritas de aprendizaje automático en una interfaz cohesiva. Admite todo el ciclo de vida del desarrollo de IA, incluida la preparación de datos, el entrenamiento de modelos, la escalabilidad y la implementación. Diseñada por los creadores de PyTorch Lightning, esta plataforma proporciona capacidades robustas para codificación colaborativa, prototipado fluido, entrenamiento escalable y servicio sin esfuerzo de modelos de IA. La interfaz basada en la nube garantiza cero configuración y una experiencia de usuario fluida.

El ejemplo de agentes LLM proporciona una base de código práctica para construir agentes de IA en Python. Demuestra cómo registrar herramientas personalizadas (búsqueda web, solucionador matemático mediante WolframAlpha, analizador CSV, REPL de Python), crear agentes de chat y basados en recuperación, y conectar con almacenamientos vectoriales para responder preguntas de documentos. El repositorio ilustra patrones para mantener la memoria de la conversación, despachar dinámicamente llamadas a herramientas y encadenar múltiples prompts de LLM para resolver tareas complejas. Los usuarios aprenden a integrar APIs de terceros, estructurar flujos de trabajo de agentes y ampliar el marco con nuevas capacidades; todo ello como una guía práctica para experimentación y prototipado por desarrolladores.

MASChat proporciona un marco flexible para orquestar conversaciones entre múltiples agentes de IA impulsados por modelos de lenguaje. Los desarrolladores pueden definir agentes con roles específicos—como investigador, resumidor o crítico—y especificar sus indicaciones, permisos y protocolos de comunicación. El gestor central de MASChat maneja el enrutamiento de mensajes, asegura la preservación del contexto y registra las interacciones para la trazabilidad. Al coordinar agentes especializados, MASChat descompone tareas complejas—como investigación, creación de contenido o análisis de datos—en flujos de trabajo paralelos, mejorando la eficiencia y el conocimiento. Se integra con las API GPT de OpenAI o con modelos locales y permite extensiones mediante complementos para comportamientos personalizados. MASChat es ideal para prototipar estrategias de多 agentes, simular entornos colaborativos y explorar comportamientos emergentes en sistemas de IA.

OpenAssistant ofrece un conjunto de herramientas completo para construir y ajustar agentes de IA adaptados a tareas específicas. Incluye scripts de procesamiento de datos para convertir conjuntos de datos de diálogos en formatos de entrenamiento, modelos para aprendizaje basado en instrucciones y utilidades para monitorear el progreso del entrenamiento. La arquitectura de plugins permite una integración transparente de APIs externas para funcionalidades extendidas como recuperación de conocimientos y automatización de flujos de trabajo. Los usuarios pueden evaluar el rendimiento del agente usando benchmarks preconfigurados, visualizar las interacciones mediante una interfaz web intuitiva y desplegar endpoints listos para producción con despliegues en contenedor. Su código extensible soporta múltiples backend de deep learning, facilitando la personalización de arquitecturas de modelos y estrategias de entrenamiento. Desde la preparación de datos hasta el despliegue, OpenAssistant acelera el ciclo de desarrollo de soluciones de IA conversacional.

Rawr Agent es un framework modular y de código abierto en Python que permite a los desarrolladores construir agentes AI autónomos mediante la orquestación de flujos de trabajo complejos de interacciones con LLM. Basado en LangChain, permite definir secuencias de tareas a través de configuraciones en YAML o código Python, integrando herramientas como API web, consultas a bases de datos y scripts personalizados. Incluye componentes de memoria para almacenar historial conversacional y embeddings vectoriales, mecanismos de caché para optimizar llamadas repetidas y una gestión robusta de registros y errores para monitorizar el comportamiento del agente. Su arquitectura extensible permite agregar herramientas y adaptadores personalizados, siendo adecuado para tareas como investigación automatizada, análisis de datos, generación de informes y chatbots interactivos. Con una API sencilla, los equipos pueden prototipar y desplegar rápidamente agentes inteligentes para diversas aplicaciones.