Agent Script proporciona una capa de scripting declarativa sobre modelos de lenguaje grandes, permitiéndote escribir scripts en YAML o JSON que definan flujos de trabajo del agente, llamadas a herramientas y uso de memoria. Puedes conectar OpenAI, LLM locales u otros proveedores, conectar APIs externas como herramientas y configurar backends de memoria a largo plazo. El marco gestiona la gestión del contexto, ejecución asíncrona y registros detallados de forma predeterminada. Con un mínimo código, puedes prototipar chatbots, flujos RPA, agentes de extracción de datos o bucles de control personalizados, facilitando la creación, prueba y despliegue de automatizaciones alimentadas por IA.

Fast-LLM-Agent-MCP es un marco de trabajo Python ligero de código abierto para construir agentes IA que combinan gestión de memoria, razonamiento en cadena y planificación en múltiples pasos. Los desarrolladores pueden integrarlo con OpenAI, Azure OpenAI, Llama local y otros modelos para mantener el contexto de la conversación, generar rastros de razonamiento estructurados y descomponer tareas complejas en subtareas ejecutables. Su diseño modular permite la integración de herramientas personalizadas y almacenes de memoria, ideal para aplicaciones como asistentes virtuales, sistemas de apoyo a decisiones y bots de soporte al cliente automatizados.

SelfDrivingCarSimulator es un marco Python liviano basado en Pygame que ofrece un entorno de conducción 2D para entrenar agentes de vehículos autónomos usando aprendizaje por refuerzo. Soporta diseños de pistas personalizables, modelos de sensores configurables (como LiDAR y cámaras), visualización en tiempo real y registro de datos para análisis de rendimiento. Los desarrolladores pueden integrar sus algoritmos RL, ajustar parámetros físicos y monitorear métricas como velocidad, tasa de colisiones y funciones de recompensa para avanzar rápidamente en proyectos de investigación y educación en conducción autónoma.

AgentSimJS está diseñada para simplificar la creación y ejecución de modelos escalables basados en agentes en JavaScript. Con su arquitectura modular, los desarrolladores pueden definir agentes con estados personalizados, sensores, funciones de decisión y actuadores, y luego integrarlos en entornos dinámicos parametrizados por variables globales. El marco orquesta simulaciones con pasos discretos en el tiempo, gestiona mensajes basados en eventos entre agentes y registra datos de interacción para análisis. Los módulos de visualización soportan renderizado en tiempo real usando HTML5 Canvas o bibliotecas externas, mientras que los plugins permiten integración con herramientas estadísticas. AgentSimJS funciona tanto en navegadores modernos como en Node.js, siendo adecuado para aplicaciones web interactivas, investigación académica, herramientas educativas y prototipado rápido en inteligencia colectiva, dinámica de multitudes o experimentos de IA distribuida.

DocumentAI-Backend es un marco backend liviano que automatiza la extracción de texto, campos de formulario y datos estructurados de documentos. Ofrece puntos finales API REST para subir PDFs o imágenes, procesarlos mediante Google Document AI con fallback OCR, y devolver resultados analizados en JSON. Construido con Python, FastAPI y Docker, permite una integración rápida en sistemas existentes, despliegues escalables y personalización mediante pipelines y middleware configurables.