JADE es un marco de desarrollo de agentes basado en Java que simplifica la creación de sistemas multiagente distribuidos. Proporciona infraestructura compatible con FIPA que incluye un entorno de ejecución, transporte de mensajes, facilitador de directorio y gestión de agentes. Los desarrolladores escriben clases de agentes en Java, las despliegan en contenedores y utilizan herramientas gráficas como RMA y Sniffer para depuración y monitoreo. JADE soporta movilidad de agentes, planificación de comportamientos y operaciones del ciclo de vida, permitiendo diseños escalables y modulares para investigación, coordinación IoT, simulaciones y automatización empresarial.

JADE-DR-VPP es un marco de Java de código abierto que implementa un sistema multi-agente para la respuesta a la demanda (DR) en plantas de energía virtuales (VPP). Cada agente representa una carga o unidad de generación flexible que se comunica mediante mensajería JADE. El sistema orquesta eventos DR, programa ajustes de carga y agrega recursos para cumplir con las señales de la red. Los usuarios pueden configurar comportamientos de agentes, ejecutar simulaciones a gran escala y analizar métricas de rendimiento para estrategias de gestión energética.

LangChain funciona como una caja de herramientas completa para construir aplicaciones avanzadas basadas en LLM, abstrae las interacciones API de bajo nivel y proporciona módulos reutilizables. Con su sistema de plantillas de prompts, los desarrolladores pueden definir prompts dinámicos y encadenarlos para ejecutar procesos de razonamiento en múltiples pasos. El framework de agentes integrado combina las salidas de LLM con llamadas a herramientas externas, permitiendo decisiones autónomas y ejecución de tareas como búsquedas web o consultas a bases de datos. Los módulos de memoria preservan el contexto conversacional, habilitando diálogos con estado a lo largo de varias vueltas. La integración con bases de datos vectoriales facilita la generación aumentada por recuperación, enriqueciendo las respuestas con conocimientos relevantes. Los hooks de callbacks extensibles permiten registros y monitoreo personalizados. La arquitectura modular de LangChain favorece el prototipado rápido y la escalabilidad, soportando despliegue tanto local como en la nube.

Langchainrb es una biblioteca de Ruby de código abierto diseñada para agilizar el desarrollo de aplicaciones impulsadas por IA mediante un marco modular para agentes, cadenas y herramientas. Los desarrolladores pueden definir plantillas de indicaciones, ensamblar cadenas de llamadas LLM, integrar componentes de memoria para preservar el contexto y conectar herramientas personalizadas como cargadores de documentos o APIs de búsqueda. Soporta generación de incrustaciones para búsqueda semántica, manejo de errores integrado y configuración flexible de modelos. Con abstracciones de agentes, puedes implementar asistentes conversacionales que decidan qué herramientas o cadenas invocar según la entrada del usuario. La arquitectura extensible de Langchainrb permite fácil personalización, facilitando rápidamente prototipos de chatbots, pipelines de resumen automatizado, sistemas QA y automatización de flujos de trabajo complejos.

Lagent es un framework enfocado en desarrolladores que permite crear agentes inteligentes sobre grandes modelos de lenguaje. Ofrece módulos de planificación dinámica que dividen tareas en subobjetivos, almacenes de memoria para mantener el contexto en sesiones prolongadas y interfaces de integración de herramientas para llamadas API o acceso a servicios externos. Con pipelines personalizables, los usuarios definen comportamientos del agente, estrategias de prompting, manejo de errores y análisis de resultados. Las herramientas de registro y depuración de Lagent ayudan a monitorear los pasos de decisión, mientras que su arquitectura escalable soporta despliegues locales, en la nube o empresariales. Acelera la construcción de asistentes autónomos, analizadores de datos y automatizaciones de flujo de trabajo.

LangBot es una plataforma autohospedada y de código abierto que permite una integración perfecta de grandes modelos de lenguaje en múltiples canales de mensajería. Ofrece una interfaz web para desplegar y gestionar bots, soporta proveedores de modelos como OpenAI, DeepSeek y LLM locales, y se adapta a plataformas como QQ, WeChat, Discord, Slack, Feishu y DingTalk. Los desarrolladores pueden configurar flujos de conversación, implementar estrategias de limitación de tasa y extender funcionalidades mediante plugins. Construido para escalabilidad, LangBot unifica manejo de mensajes, interacción con modelos y análisis en un único marco, acelerando la creación de aplicaciones de IA conversacional para atención al cliente, notificaciones internas y gestión de comunidades.

LangGraph proporciona un sistema multiagente flexible basado en gráficos dirigidos, donde cada nodo representa un agente AI especializado en tareas como síntesis de código, revisión, depuración o chat. Los usuarios definen flujos de trabajo en JSON o YAML, especificando roles y caminos de comunicación. LangGraph gestiona la distribución de tareas, el enrutamiento de mensajes y el manejo de errores entre agentes. Soporta la integración con varias APIs LLM, agentes personalizados extensibles y la visualización de los flujos de ejecución. Con acceso a CLI y API, LangGraph simplifica la construcción de pipelines automatizados complejos para el desarrollo de software, desde la generación inicial de código hasta pruebas continuas y asistencia interactiva para desarrolladores.

LLM Functions proporciona un marco sencillo para conectar las respuestas de grandes modelos lingüísticos con la ejecución real del código. Defina funciones mediante esquemas JSON, regístrelas en la biblioteca, y el LLM devolverá llamadas estructuradas a funciones cuando corresponda. La biblioteca analiza esas respuestas, valida los parámetros y llama al manejador correcto. Soporta callbacks síncronos y asíncronos, manejo de errores personalizado y extensiones de plugins, lo que la hace ideal para aplicaciones que requieren búsqueda dinámica de datos, llamadas API externas o lógica empresarial compleja en conversaciones impulsadas por IA.

El motor de integración LLM a MCP es un marco de código abierto diseñado para integrar modelos de lenguaje grandes (LLMs) con varias plataformas de comunicación de mensajería (MCPs). Proporciona adaptadores para APIs de LLM como OpenAI y Anthropic, y conectores para plataformas de chat como Slack, Discord y Telegram. El motor gestiona el estado de la sesión, enriquece el contexto y enruta mensajes bidireccionalmente. Su arquitectura basada en plugins permite a los desarrolladores ampliar el soporte a nuevos proveedores y personalizar la lógica empresarial, acelerando la implementación de agentes de IA en entornos de producción.

Intelligence permite a los desarrolladores ensamblar agentes de IA combinando componentes que gestionan memoria con estado, integran modelos de lenguaje como OpenAI GPT y conectan con herramientas externas (APIs, bases de datos y bases de conocimiento). Dispone de un sistema de plugins para funciones personalizadas, módulos de observabilidad para rastrear decisiones y métricas, y utilidades de orquestación para coordinar múltiples agentes. Los desarrolladores lo instalan vía pip, definen agentes en Python con clases simples y configuran backwards de memoria (en memoria, Redis o vectores). Su servidor API REST facilita el despliegue, mientras que las herramientas CLI ayudan en la depuración. Intelligence simplifica las pruebas, el control de versiones y la escalabilidad de los agentes, haciendo que sea adecuado para chatbots, soporte al cliente, recuperación de datos, procesamiento de documentos y flujos de trabajo automatizados.

Milvus es una base de datos vectorial de código abierto específicamente diseñada para gestionar cargas de trabajo de IA. Proporciona almacenamiento y recuperación de alta rendimiento de embeddings y otros tipos de datos vectoriales, lo que permite búsquedas de similitud eficientes en conjuntos de datos grandes. La plataforma soporta varios marcos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, permitiendo a los usuarios integrar Milvus sin problemas en sus aplicaciones de IA para inferencias y análisis en tiempo real. Con características como arquitectura distribuida, escalado automático y soporte para diferentes tipos de índice, Milvus está diseñado para satisfacer las demandas de las soluciones de IA modernas.

La Arquitectura Multi-Agente proporciona una plataforma escalable y extensible para definir, registrar y coordinar múltiples agentes IA que trabajan juntos en un objetivo compartido. Incluye un intermediario de mensajes, gestión del ciclo de vida, generación dinámica de agentes y protocolos de comunicación personalizables. Los desarrolladores pueden construir agentes especializados (por ejemplo, recuperadores de datos, procesadores NLP, responsables de toma de decisiones) e integrarlos en el entorno de ejecución principal para gestionar tareas que van desde la agregación de datos hasta flujos de decisiones autónomas. Su diseño modular soporta extensiones mediante plugins y se integra con modelos ML existentes o APIs.

Multi-Agent Coordination proporciona una API ligera para definir agentes IA, registrarlos en un coordinador central y despachar tareas para la resolución colaborativa de problemas. Gestiona el enrutamiento de mensajes, el control de concurrencia y la agregación de resultados. Los desarrolladores pueden incorporar comportamientos de agentes personalizados, ampliar canales de comunicación y monitorizar las interacciones mediante registros integrados y hooks. Este marco simplifica el desarrollo de flujos de trabajo IA distribuidos, donde cada agente se especializa en una subtarea y el coordinador asegura una colaboración fluida.

JADE es un marco de trabajo de agentes basado en Java que permite a los desarrolladores crear, desplegar y gestionar múltiples agentes de software autónomos en entornos distribuidos. Cada agente se ejecuta dentro de un contenedor, se comunica mediante un Lenguaje de Comunicación de Agentes (ACL) compatible con FIPA y puede registrar servicios en un Facilitador de Directorios para su descubrimiento. Los agentes ejecutan comportamientos predefinidos o tareas dinámicas y pueden migrar entre contenedores usando Invocación Remota de Métodos (RMI). JADE soporta definiciones de ontologías para contenido de mensajes estructurados y proporciona herramientas gráficas para monitorear estados de agentes y el intercambio de mensajes. Su arquitectura modular permite la integración con servicios externos, bases de datos y APIs REST, haciéndolo adecuado para desarrollar simulaciones, orquestaciones IoT, sistemas de negociación y más. Su extensibilidad y cumplimiento con estándares de la industria facilitan la implementación de sistemas multiagente complejos.

Nexus Agents es un marco modular para construir sistemas multiagentes impulsados por IA con grandes modelos de lenguaje en el núcleo. Los desarrolladores pueden definir agentes personalizados, integrar herramientas externas y orquestar flujos de trabajo mediante configuraciones declarativas YAML o Python. Soporta enrutamiento dinámico de tareas, gestión de memoria y comunicación entre agentes, garantizando automatización escalable y confiable. Con registros, manejo de errores y soporte CLI integrados, Nexus Agents simplifica la creación de pipelines complejos que abarcan recuperación de datos, análisis, generación de contenido e interacción con clientes. Su arquitectura permite una fácil extensión con herramientas personalizadas o proveedores de LLM, capacitando a los equipos para automatizar procesos comerciales, tareas de investigación y flujos operativos de manera consistente y mantenible.

Qdrant es un motor de búsqueda vectorial avanzado que permite a los desarrolladores construir y desplegar aplicaciones de IA con alta eficiencia. Sobresale en la gestión de tipos de datos complejos y ofrece capacidades para búsquedas de similitud en datos de alta dimensión. Ideal para aplicaciones en motores de recomendación, búsquedas de imágenes y videos, y tareas de procesamiento de lenguaje natural, Qdrant permite a los usuarios indexar y consultar embeddings rápidamente. Con su arquitectura escalable y soporte para varios métodos de integración, Qdrant simplifica el flujo de trabajo para soluciones de IA, asegurando tiempos de respuesta rápidos incluso bajo cargas pesadas.

Catalyst de Raga es una plataforma SaaS diseñada para simplificar la creación y operación de agentes IA en las empresas. Los usuarios pueden ingerir datos de bases de datos, CRM y almacenamiento en la nube en almacenes vectoriales, definir políticas de memoria y orquestar múltiples LLM para responder consultas complejas. El constructor visual permite diseñar flujos de trabajo mediante arrastrar y soltar, integrar herramientas y APIs, y realizar análisis en tiempo real. Una vez configurados, los agentes se pueden desplegar en interfaces de chat, APIs o widgets embebidos, con control de acceso basado en roles, registros de auditoría y escalabilidad para producción.

Serverless AI Agent simplifica la creación y despliegue de agentes de IA autónomos aprovechando las funciones en la nube sin servidor. Al definir comportamientos de agentes en archivos de configuración sencillos, los desarrolladores pueden habilitar flujos de trabajo impulsados por IA que procesan entradas en lenguaje natural, interactúan con APIs, ejecutan consultas a bases de datos y emiten eventos. El marco abstrae las preocupaciones de infraestructura, escalando automáticamente las funciones de los agentes según la demanda. Con persistencia de estado incorporada, registros y manejo de errores, Serverless AI Agent soporta tareas confiables de larga duración, trabajos programados y automatizaciones impulsadas por eventos. Los desarrolladores pueden integrar middleware personalizado, escoger entre múltiples proveedores de nube y ampliar capacidades del agente con plugins para monitoreo, autenticación y almacenamiento de datos. Esto permite una rápida creación de prototipos y despliegue de soluciones robustas alimentadas por IA.

Stellar Chat permite a los equipos crear agentes de IA conversacionales proporcionando un marco robusto que abstrae las interacciones con LLM, la gestión de memoria y las integraciones de herramientas. En su núcleo, presenta un pipeline extensible que maneja el preprocesamiento de entradas del usuario, el enriquecimiento del contexto mediante la recuperación de memoria basada en vectores y la invocación de LLM con estrategias de prompting configurables. Los desarrolladores pueden conectar soluciones de almacenamiento vectorial populares como Pinecone, Weaviate o FAISS, e integrar API de terceros o plugins personalizados para tareas como búsqueda en la web, consultas a bases de datos o control de aplicaciones empresariales. Con soporte para salidas en streaming y bucles de retroalimentación en tiempo real, Stellar Chat garantiza experiencias de usuario receptivas. También incluye plantillas de inicio y ejemplos de mejores prácticas para bots de soporte al cliente, búsqueda de conocimientos y automatización interna de flujos de trabajo. Desplegado con Docker o Kubernetes, escala para satisfacer las demandas de producción y sigue siendo completamente de código abierto bajo la licencia MIT.

Taiga es un marco de IA de código abierto basado en Python diseñado para agilizar la creación, orquestación y despliegue de agentes autónomos con grandes modelos de lenguaje (LLM). El marco incluye un sistema de plugins flexible para integrar herramientas personalizadas y APIs externas, un módulo de memoria configurable para gestionar el contexto conversacional a corto y largo plazo, y un mecanismo de encadenamiento de tareas para secuenciar flujos de trabajo de múltiples pasos. Taiga también ofrece registro integrado, métricas y manejo de errores para preparación en producción. Los desarrolladores pueden crear rápidamente agentes con plantillas, ampliar funciones vía SDK y desplegar en múltiples plataformas. Al abstraer la lógica compleja de orquestación, Taiga permite a los equipos centrarse en construir asistentes inteligentes que investigan, planifican y ejecutan acciones sin intervención manual.