Agent-Squad es un marco modular en Python que permite a los equipos diseñar, desplegar y ejecutar sistemas multiagente para tareas complejas. En su núcleo, Agent-Squad permite configurar perfiles de agentes diversos, como recuperadores de datos, resúmenes, codificadores y validadores, que comunican a través de canales definidos y comparten contextos de memoria. Al descomponer objetivos de alto nivel en subtareas, el marco orquesta procesamiento paralelo y aprovecha LLMs junto con APIs externas, bases de datos o herramientas personalizadas. Los desarrolladores pueden definir flujos de trabajo en JSON o código, monitorear interacciones de agentes y adaptar estrategias dinámicamente usando utilidades integradas de registro y evaluación.

AIFoundry-AgentService-Streamlit es una demo de código abierto construida con Streamlit que permite a los usuarios desplegar rápidamente agentes de IA mediante la API de AgentService de AIFoundry. La interfaz incluye opciones para seleccionar perfiles de agentes, ajustar parámetros conversacionales como temperatura y tokens máximos, y mostrar el historial de conversaciones. Soporta respuestas en streaming, múltiples entornos de agentes y registra solicitudes y respuestas para depuración. Escribir en Python, simplifica la prueba y validación de diferentes configuraciones de agentes, acelerando el ciclo de prototipo y reduciendo la sobrecarga de integración antes del despliegue en producción.

AutoGPT Node proporciona una implementación en JavaScript de agentes GPT autónomos, llevando las funciones de Auto-GPT al ecosistema Node.js. Con este marco, defines metas u objetivos, y el agente planifica de manera autónoma una secuencia de tareas, ejecuta comandos, interactúa con el sistema de archivos y utiliza plugins o APIs según sea necesario. Las capacidades principales incluyen almacenamiento de memoria para retener el contexto, invocación dinámica de herramientas, autoevaluación iterativa, manejo de errores y registro configurable. Puedes ejecutar múltiples agentes, configurar comandos personalizados, gestionar el estado del agente, e integrar herramientas de terceros para automatizar generación de contenido, análisis de datos, escritura de código, scripts DevOps y más mediante una interfaz sencilla en JavaScript.

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.

Este marco permite a los usuarios diseñar, configurar y desplegar múltiples agentes de IA que se comunican mediante mensajes JSON a través de un orquestador central. Cada agente puede tener diferentes roles, instrucciones y módulos de memoria, y puedes integrar cualquier proveedor de LLM implementando una interfaz de proveedor. El sistema admite historial de conversaciones persistente, enrutamiento dinámico y extensiones modulares. Ideal para simular debates, automatizar flujos de soporte al cliente o coordinar generación de documentos de múltiples pasos. Funciona en Python con soporte para Docker para implementaciones en contenedores.

Pydantic AI Agent ofrece una forma estructurada y segura en tipos para diseñar agentes impulsados por IA aprovechando las capacidades de validación y modelado de Pydantic. Los desarrolladores definen las configuraciones del agente como clases Pydantic, especificando esquemas de entrada, plantillas de indicaciones y interfaces de herramientas. El marco se integra perfectamente con APIs de LLM como OpenAI, permitiendo a los agentes ejecutar funciones definidas por el usuario, procesar respuestas de LLM y mantener el estado del flujo de trabajo. Soporta encadenar múltiples pasos de razonamiento, personalizar indicaciones y manejar automáticamente errores de validación. Combinando validación de datos con lógica modular del agente, Pydantic AI Agent simplifica el desarrollo de chatbots, scripts de automatización y asistentes de IA personalizados. Su arquitectura extensible permite integrar nuevas herramientas y adaptadores, facilitando un prototipado rápido y un despliegue confiable de agentes de IA en diversas aplicaciones de Python.