SonAgent es un marco extensible de código abierto diseñado para construir, organizar y ejecutar agentes AI en Python. Proporciona módulos principales para almacenamiento de memoria, envoltorios de herramientas, lógica de planificación y manejo de eventos asíncronos. Los desarrolladores pueden registrar herramientas personalizadas, integrar modelos lingüísticos, administrar memoria a largo plazo de los agentes y orquestar múltiples agentes para colaborar en tareas complejas. El diseño modular de SonAgent acelera el desarrollo de bots conversacionales, automatización de flujos de trabajo y sistemas de agentes distribuidos.

OpenKBS Apps proporciona una interfaz unificada para subir y procesar documentos, generar embeddings semánticos y configurar múltiples LLM para generación aumentada por recuperación. Los usuarios pueden ajustar los flujos de consulta, establecer controles de acceso e integrar agentes en canales web o de mensajería. La plataforma ofrece análisis de interacciones, aprendizaje continuo a partir de retroalimentación y soporte para contenido multilingüe, permitiendo una rápida creación de asistentes inteligentes adaptados a los datos organizacionales.

BabyAGI UI proporciona una interfaz frontal sencilla basada en navegador para el agente autónomo de código abierto BabyAGI. Los usuarios ingresan un objetivo general y una tarea inicial; el sistema aprovecha grandes modelos de lenguaje para generar tareas subsiguientes, priorizarlas en función de su relevancia para el objetivo principal y ejecutar cada paso. Durante todo el proceso, BabyAGI UI mantiene un historial de tareas completadas, muestra los resultados de cada ejecución y actualiza dinámicamente la cola de tareas. Los usuarios pueden ajustar parámetros como tipo de modelo, retención de memoria y límites de ejecución, alcanzando un equilibrio entre automatización y control en flujos de trabajo autodirigidos.

dbt-llm-agent aprovecha grandes modelos de lenguaje para transformar la interacción de los equipos de datos con proyectos dbt. Permite a los usuarios explorar y consultar sus modelos de datos en inglés sencillo, generar SQL a partir de instrucciones de alto nivel y recuperar instantáneamente la documentación del modelo. El agente soporta múltiples proveedores de LLM—OpenAI, Cohere, Vertex AI—and se integra sin problemas en el entorno Python de dbt. Además ofrece revisiones de código impulsadas por IA, sugiere optimizaciones para transformaciones SQL y puede generar pruebas de modelos para validar la calidad de datos. Al incorporar un LLM como asistente virtual en tu flujo de trabajo dbt, esta herramienta reduce el esfuerzo manual de codificación, mejora la descubribilidad de documentación y acelera el desarrollo y mantenimiento de pipelines de datos robustos.

Kin Kernel es un marco liviano y de código abierto para construir trabajadores digitales impulsados por IA. Proporciona un sistema unificado para orquestar modelos de lenguaje grande, gestionar memoria contextual e integrar herramientas o APIs personalizadas. Con una arquitectura basada en eventos, Kin Kernel soporta ejecución asíncrona de tareas, seguimiento de sesiones y plugins extensibles. Los desarrolladores definen comportamientos de agentes, registran funciones externas y configuran rutas multi-LLM para automatizar flujos de trabajo que van desde extracción de datos hasta soporte al cliente. El marco también incluye registro y manejo de errores incorporados para facilitar el monitoreo y depuración. Diseñado para flexibilidad, Kin Kernel puede integrarse en servicios web, microservicios o aplicaciones Python independientes, permitiendo a las organizaciones desplegar agentes de IA robustos a gran escala.

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.

El Agente MCP proporciona una base sólida para construir asistentes inteligentes impulsados por IA, ofreciendo componentes modulares para integrar modelos de lenguaje, herramientas personalizadas y fuentes de datos. Sus funcionalidades principales incluyen la invocación dinámica de herramientas según las intenciones del usuario, gestión de memoria contextual para conversaciones a largo plazo y un sistema de plugins flexible que simplifica la ampliación de capacidades. Los desarrolladores pueden definir pipelines para procesar entradas, activar APIs externas y gestionar workflows asíncronos, todo manteniendo registros y métricas transparentes. Con soporte para modelos LLM populares, plantillas configurables y controles de acceso basados en roles, el Agente MCP agiliza el despliegue de agentes de IA escalables y mantenibles en entornos de producción. Ya sea para chatbots de atención al cliente, bots de RPA o asistentes de investigación, el Agente MCP acelera los ciclos de desarrollo y garantiza un rendimiento coherente en todos los casos de uso.

Memor ofrece un subsistema de memoria para agentes de modelos lingüísticos, permitiéndoles almacenar incrustaciones de eventos pasados, preferencias del usuario y datos contextuales en bases de datos vectoriales. Soporta múltiples backends como FAISS, ElasticSearch y almacenes en memoria. Con búsquedas semánticas de similitud, los agentes pueden recuperar memorias relevantes basándose en incrustaciones de consultas y filtros de metadatos. Las pipelines de memoria personalizables de Memor incluyen segmentación, indexado y políticas de expulsión, asegurando una gestión escalable y a largo plazo del contexto. Integra esto en el flujo de trabajo de tu agente para enriquecer los prompts con contexto histórico dinámico y mejorar la relevancia en respuestas en interacciones multisesión.

NetRunner transforma tu navegador en un asistente interactivo, utilizando modelos de lenguaje de vanguardia habilitados por visión. Con esta extensión, puedes hacer preguntas fácilmente y recibir respuestas instantáneas, haciendo que la navegación sea más eficiente y atractiva. Ya sea que necesites información rápida, asistencia con tareas, o simplemente quieras charlar, NetRunner proporciona potentes capacidades de IA al alcance de tu mano, permitiéndote navegar por la web como nunca antes.

Officely AI proporciona un robusto constructor de flujos de trabajo de automatización que permite a los usuarios diseñar flujos de trabajo de IA fácilmente. La plataforma permite la integración de agentes de IA que pueden interactuar con los clientes a través de canales como Zendesk, Intercom y WhatsApp. Los usuarios pueden aprovechar múltiples Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs) para crear agentes dinámicos adaptados a necesidades específicas del negocio. Soporta varios casos de uso desde la automatización del soporte al cliente hasta la cualificación de leads, mejorando así la eficiencia operativa y la experiencia del usuario.

scenario-go funciona como un marco robusto para construir agentes de IA en Go permitiendo a los desarrolladores crear definiciones de escenarios que especifiquen interacciones paso a paso con modelos de lenguaje grandes. Cada escenario puede incorporar plantillas de prompts, funciones personalizadas y almacenamiento de memoria para mantener el estado de la conversación en múltiples turnos. La caja de herramientas se integra con los principales proveedores de LLM vía APIs RESTful, permitiendo ciclos dinámicos de entrada y salida y ramificaciones condicionales basadas en respuestas de IA. Con registro de logs y manejo de errores integrados, scenario-go simplifica el depurado y la monitorización de flujos de trabajo de IA. Los desarrolladores pueden componer componentes de escenarios reutilizables, encadenar varias tareas de IA y extender la funcionalidad mediante plugins. El resultado es una experiencia de desarrollo optimizada para construir chatbots, pipelines de extracción de datos, asistentes virtuales y agentes de soporte al cliente totalmente en Go.

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.

WebextLLM es la primera extensión de navegador diseñada para integrar de manera fluida modelos de lenguaje grandes en aplicaciones web. Esta herramienta innovadora ejecuta LLM en un entorno aislado, garantizando seguridad y eficiencia. Los usuarios pueden aprovechar las poderosas capacidades de la IA para diversas tareas, como generación de contenido, resumen y conversaciones interactivas directamente desde su navegador, simplificando así el proceso de interacción con la IA en las tareas diarias y mejorando el flujo de trabajo.

Twilio AI Assistants es una plataforma basada en la nube que capacita a las empresas para crear agentes conversacionales personalizados alimentados por modelos de lenguaje de última generación. Estos asistentes IA pueden gestionar diálogos multi-turno, integrarse con sistemas backend vía llamadas a funciones y comunicarse en SMS, WhatsApp, llamadas de voz y chat web. A través de una consola visual o APIs, los desarrolladores pueden definir intenciones, diseñar plantillas de mensajes enriquecidos y conectar bases de datos o sistemas CRM. Twilio asegura entrega confiable global, cumplimiento y seguridad de nivel empresarial. Analíticas integradas rastrean métricas como compromiso de usuarios, tasas de fallback y caminos de conversación, facilitando mejoras continuas. Twilio AI Assistants acorta el tiempo de lanzamiento de bots omnicanal sin gestionar infraestructura.

AgentRails permite a los desarrolladores de Rails construir agentes inteligentes que aprovechan grandes modelos de lenguaje para comprender y generar lenguaje natural. Los desarrolladores pueden definir herramientas y flujos de trabajo personalizados, mantener el estado de la conversación entre solicitudes e integrarse sin problemas con controladores y vistas de Rails. Abstrae llamadas API a proveedores como OpenAI y permite la creación rápida de prototipos de funciones impulsadas por IA, desde chatbots hasta generadores de contenido, siguiendo las convenciones de Rails para configuración y despliegue.

AgentX ofrece una arquitectura extensible para construir agentes impulsados por IA que aprovechan grandes modelos de lenguaje, integraciones de herramientas y API, y módulos de memoria para realizar tareas complejas de forma autónoma. Cuenta con un sistema de plugins para herramientas personalizadas, soporte para recuperación basada en vectores, razonamiento en cadena de pensamiento y registros de ejecución detallados. Los usuarios definen agentes mediante archivos de configuración flexibles o código, especificando herramientas, backend de memoria como Chroma DB y pipelines de razonamiento. AgentX gestiona el contexto a través de sesiones, habilita generación aumentada por recuperación y facilita conversaciones multirron. Sus componentes modulares permiten a los desarrolladores orquestar flujos de trabajo, personalizar comportamientos de agentes e integrar servicios externos para automatización, asistencia en investigación, soporte al cliente y análisis de datos.

AnythingLLM proporciona una solución integral para aprovechar la IA sin depender de la conectividad a Internet. Esta aplicación admite la integración de varios grandes modelos de lenguaje (LLM) y permite a los usuarios crear agentes de IA personalizados adaptados a sus necesidades. Los usuarios pueden chatear con documentos, gestionar datos localmente y disfrutar de amplias opciones de personalización, asegurando una experiencia de IA personalizada y privada. La aplicación de escritorio es fácil de usar, lo que permite interacciones eficientes con documentos mientras se mantienen los más altos estándares de privacidad de datos.

BotSquare es una plataforma de desarrollo de aplicaciones de IA de bajo código que empodera a los usuarios a crear y desplegar bots de IA con facilidad. Permite una implementación multicanal fluida, haciendo que las aplicaciones de IA se activen instantáneamente en WeChat, sitios web, SMS y otros espacios. La plataforma es fácil de usar y se adapta a diferentes industrias, ofreciendo una amplia gama de módulos de IA. Los usuarios pueden personalizar soluciones de IA arrastrando y soltando módulos, vinculando documentos e integrando Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs). La misión de BotSquare es revolucionar el desarrollo de aplicaciones al simplificar el proceso general.

El SDK Swarms simplifica la creación, configuración y ejecución de sistemas multiagente colaborativos usando modelos de lenguaje grandes. Los desarrolladores definen agentes con roles distintos—investigador, sintetizador, crítico—y los agrupan en enjambres que intercambian mensajes a través de un bus compartido. El SDK se encarga de la programación, la persistencia del contexto y el almacenamiento de memoria, permitiendo una resolución iterativa de problemas. Con soporte nativo para OpenAI, Anthropic y otros proveedores LLM, ofrece integraciones flexibles. Utilidades para registro, agregación de resultados y evaluación del rendimiento ayudan a los equipos a prototipar y desplegar flujos de trabajo impulsados por IA para lluvia de ideas, generación de contenido, resumen y soporte a decisiones.

ChainStream es un framework de inferencia multiplataforma para móviles y escritorios que transmite en tiempo real salidas parciales de grandes modelos de lenguaje. Divide la inferencia LLM en cadenas de submodelos, permitiendo la entrega incremental de tokens y reduciendo la latencia percibida. Los desarrolladores pueden integrar ChainStream en sus aplicaciones usando una API C++ sencilla, elegir backends preferidos como ONNX Runtime o TFLite y personalizar las etapas del pipeline. Funciona en Android, iOS, Windows, Linux y macOS, permitiendo chat, traducción y funciones de asistente impulsadas por IA directamente en dispositivo, sin dependencia de servidores.