StableAgents proporciona un conjunto de herramientas completo para crear agentes IA autónomos que puedan planificar, ejecutar y adaptar flujos de trabajo complejos usando grandes modelos de lenguaje. Soporta componentes modulares como planificadores, almacenamientos de memoria, herramientas y evaluadores. Los agentes pueden acceder a APIs externas, realizar tareas aumentadas por recuperación y almacenar el contexto de conversación o interacción. El framework incluye una CLI y un SDK en Python, permitiendo desarrollo local o despliegue en la nube. Gracias a su arquitectura de plugins, StableAgents se integra con proveedores populares de LLM y bases de datos vectoriales, incluyendo paneles de monitoreo y registros para seguimiento del rendimiento.

SyntropAI es una biblioteca de Python orientada al desarrollador diseñada para simplificar la construcción de agentes de IA autónomos. Proporciona una arquitectura modular con componentes centrales para la gestión de memoria, integración de herramientas y API, abstracción del backend LLM y un motor de planificación que orquesta flujos de trabajo de múltiples pasos. Los usuarios pueden definir herramientas personalizadas, configurar memoria persistente o de corto plazo y seleccionar entre proveedores LLM soportados. SyntropAI también incluye hooks de registro y monitoreo para rastrear decisiones del agente. Sus módulos de instalación rápida permiten a los equipos iterar rápidamente en comportamientos del agente, siendo ideal para chatbots, asistentes de conocimiento, bots de automatización de tareas y prototipos de investigación.

A2A (Arquitectura de Agente a Agente) es un marco de código abierto de Google que permite el desarrollo y operación de agentes de IA distribuidos que trabajan juntos. Ofrece componentes modulares para definir roles de agentes, canales de comunicación y memoria compartida. Los desarrolladores pueden integrar diversos proveedores de LLM, personalizar comportamientos de agentes y orquestar flujos de trabajo de múltiples pasos. A2A incluye capacidades integradas de monitoreo, gestión de errores y repetición para rastrear las interacciones de los agentes. Al proporcionar un protocolo estandarizado para el descubrimiento de agentes, el paso de mensajes y la asignación de tareas, A2A simplifica patrones de coordinación complejos y mejora la fiabilidad al escalar aplicaciones basadas en agentes en diferentes entornos.

AI-Agents proporciona una plataforma flexible y modular para crear agentes impulsados por IA autónomos. Los desarrolladores pueden definir objetivos de agentes, encadenar tareas e incorporar módulos de memoria para almacenar y recuperar información contextual a través de sesiones. El marco soporta integración con los principales LLM mediante claves API, permitiendo a los agentes generar, evaluar y revisar salidas. La compatibilidad con herramientas y plugins personalizables permite a los agentes interactuar con servicios externos como scraping web, consultas a bases de datos y herramientas de informes. A través de abstracciones claras para planificación, ejecución y bucles de retroalimentación, AI-Agents acelera la creación de prototipos y el despliegue de flujos de trabajo automatizados inteligentes.

AI-Agents proporciona un conjunto de herramientas modular para crear agentes de IA autónomos capaces de planificación, ejecución y auto-monitoreo de tareas. Ofrece soporte integrado para la integración de herramientas, como búsqueda web, procesamiento de datos y APIs personalizadas, y cuenta con un componente de memoria para retener y recordar el contexto en las interacciones. Con un sistema de plugins flexible, los agentes pueden cargar dinámicamente nuevas capacidades, mientras que la ejecución asíncrona asegura flujos de trabajo eficientes de múltiples pasos. El framework aprovecha LangChain para razonamiento avanzado de cadena de pensamientos y simplifica la implementación en entornos Python en macOS, Windows o Linux.

Evoke AI es una plataforma basada en la nube que aloja modelos de IA de código abierto, permitiendo a desarrolladores y empresas construir aplicaciones de IA sin necesidad de configuraciones en la nube costosas. Además, utiliza inteligencia estética para crear modelos estéticos personalizados para los usuarios, reflejando sus estilos únicos. Esta funcionalidad dual ayuda a optimizar el desarrollo de IA y a aumentar el compromiso del cliente con recomendaciones de productos personalizadas y basadas en el estilo.

Agentic Solver ofrece un conjunto completo de herramientas para desarrollar agentes de IA autónomos que aprovechan grandes modelos de lenguaje (LLMs) para abordar problemas del mundo real. Proporciona componentes para descomposición de tareas, planificación, ejecución y evaluación de resultados, permitiendo a los agentes dividir objetivos de alto nivel en acciones secuenciales. Los usuarios pueden integrar APIs externas, funciones personalizadas y almacenes de memoria para ampliar las capacidades del agente, mientras que mecanismos integrados de registro y reintento aseguran resiliencia. Escrito en Python, el marco soporta pipelines modulares y plantillas de prompt flexibles, facilitando experimentos rápidos. Ya sea para automatizar soporte al cliente, análisis de datos o generación de contenido, Agentic Solver optimiza todo el ciclo de vida, desde la configuración inicial y el registro de herramientas hasta la monitorización continua y la optimización del rendimiento.

Agentic-Systems está diseñado para simplificar el desarrollo de aplicaciones de IA autónomas sofisticadas ofreciendo una arquitectura modular compuesta por componentes de agente, herramienta y memoria. Los desarrolladores pueden definir herramientas personalizadas que envuelven APIs externas o funciones internas, mientras que los módulos de memoria mantienen la información contextual a través de iteraciones de agentes. El motor de orquestación incorporado programa tareas, resuelve dependencias y gestiona interacciones multi-agente para flujos de trabajo colaborativos. Al desacoplar la lógica del agente de los detalles de ejecución, este marco facilita experimentos rápidos, escalabilidad sencilla y control granular del comportamiento del agente. Ya sea creando prototipos de asistentes de investigación, automatizando pipelines de datos o desplegando agentes de soporte de decisiones, Agentic-Systems ofrece las abstracciones y plantillas necesarias para acelerar el desarrollo de soluciones de IA de extremo a extremo.

Agents-Deep-Research está diseñado para agilizar el desarrollo y la prueba de agentes IA autónomos ofreciendo una base de código modular y extensible. Cuenta con un motor de planificación de tareas que descompone objetivos definidos por el usuario en subtareas, un módulo de memoria a largo plazo que almacena y recupera contexto, y una capa de integración de herramientas que permite a los agentes interactuar con API externas y entornos simulados. El marco también proporciona scripts de evaluación y herramientas de benchmarking para medir el rendimiento de los agentes en diversos escenarios. Basado en Python y adaptable a diversos backends LLM, permite a investigadores y desarrolladores prototipar rápidamente nuevas arquitecturas de agentes, realizar experimentos reproducibles y comparar diferentes estrategias de planificación en condiciones controladas.

Agents from Scratch TS es un marco de trabajo de código abierto en TypeScript que demuestra cómo construir agentes de IA desde cero usando LangChain. Incluye código de ejemplo para definir y registrar herramientas externas, gestionar la memoria conversacional, enrutar entradas de usuario al agente correcto y encadenar varias llamadas a LLM. Los desarrolladores pueden usarlo para entender las mejores prácticas, personalizar comportamientos de agentes e integrar nuevas capacidades como búsqueda en la web, recuperación de datos o plugins personalizados para automatizar tareas o construir asistentes interactivos.

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.

RedNote es un agente de IA de código abierto construido con Python y LangChain que permite a los usuarios ingresar texto sin procesar o archivos de documentos para procesamiento automatizado. Aprovecha modelos de lenguaje grandes para generar resúmenes concisos, extraer puntos de acción, identificar insights clave y categorizar información. El agente mantiene el contexto entre sesiones mediante memoria interna, apoyando la construcción acumulativa de conocimientos. Los usuarios pueden hacer preguntas de seguimiento para refinar o expandir los resúmenes, y el sistema puede exportar los resultados como archivos markdown estructurados. Su arquitectura modular y sistema de plugins permiten la integración con servicios externos como Notion u Obsidian. Esta solución integral mejora la toma de notas, la síntesis de investigación y la gestión del conocimiento para individuos y equipos.

AI Agent Setup proporciona un marco completo para construir agentes inteligentes que puedan entender, razonar y actuar según las instrucciones del usuario. En su núcleo, ofrece paquetes modulares de Python que puedes usar para ensamblar agentes con plantillas de prompts personalizadas, ejecución en múltiples pasos y capacidades de memoria alimentadas por bases de datos vectoriales como FAISS o Chroma. Los desarrolladores pueden conectar diversos proveedores de LLM, incluyendo OpenAI, Hugging Face y modelos Llama locales, para definir flujos de trabajo específicos para tareas como recuperación de información, investigación automatizada, soporte al cliente o automatización de procesos. Los scripts de configuración del entorno simplifican la gestión de claves API y la instalación de dependencias, mientras que las plantillas de ejemplo demuestran buenas prácticas. Ya sea que estés prototipando un asistente conversacional o desplegando un trabajador digital autónomo, AI Agent Setup agiliza el proceso con componentes flexibles y extensibles.

El Agente de IA con Ciberseguridad es un marco de IA de código abierto versátil, diseñado para optimizar y mejorar las operaciones de seguridad. Utiliza el poder de grandes modelos de lenguaje para realizar búsquedas de amenazas, escaneo de vulnerabilidades, análisis de registros, generación de cargas útiles maliciosas y respuesta automática a incidentes. El agente puede integrarse con APIs de seguridad populares como Shodan, VulnDB, VirusTotal y plataformas SIEM. Su arquitectura basada en plugins permite a los desarrolladores ampliar capacidades para flujos de trabajo de seguridad personalizados, como detección de phishing o auditorías de cumplimiento. Se puede desplegar en local o en la nube, acelerando los flujos de trabajo de los equipos de seguridad, reduciendo esfuerzos manuales, mejorando la precisión en detección y permitiendo una remediación más rápida.

El Agente de Voz IA es un proyecto de código abierto simple pero potente que transforma las entradas habladas en respuestas en lenguaje natural usando modelos de IA de vanguardia. Capta la voz del usuario a través de un micrófono, aplica OpenAI Whisper para transcribir el audio a texto, envía el texto a la API de ChatGPT para generación de diálogos inteligentes, y luego usa un motor TTS como Coqui TTS para convertir la respuesta IA de nuevo en audio hablado. Este ciclo continuo ofrece interacción vocal fluida en tiempo real y puede adaptarse para asistentes virtuales, herramientas de accesibilidad o control de dispositivos IoT.

Aurora proporciona una arquitectura modular para construir agentes de IA generativos que pueden abordar tareas complejas de manera autónoma mediante planificación y ejecución iterativas. Consiste en un componente planificador que descompone objetivos altos en pasos accionables, un ejecutor que invoca estos pasos usando grandes modelos de lenguaje, y una capa de integración de herramientas para conectar APIs, bases de datos o funciones personalizadas. Aurora también incluye gestión de memoria para retener contexto y capacidades de replanificación dinámica para ajustarse a información nueva. Con prompts personalizables y módulos plug-and-play, los desarrolladores pueden prototipar rápidamente agentes de IA para tareas como generación de contenido, investigación, soporte al cliente o automatización de procesos, manteniendo control total sobre los flujos de trabajo y la lógica de decisión.

BAML Agents está diseñado para desarrolladores y practicantes de IA que buscan una plataforma modular y extensible para construir agentes autónomos. Proporciona una arquitectura basada en plugins para la integración sin fisuras de herramientas personalizadas, un subsistema de memoria para mantener el contexto conversacional y soporte incorporado para flujos de trabajo de razonamiento en múltiples pasos. Con BAML Agents, los usuarios pueden configurar rápidamente comportamientos de agentes, conectarse a API externas y orquestar tareas complejas sin reinventar patrones comunes de agentes. Su diseño liviano y sus abstracciones claras lo hacen ideal para prototipos, investigación y despliegues en producción en diversos escenarios de automatización.

Countless.dev es una plataforma integral que le permite ver y comparar diferentes modelos de IA sin esfuerzo. La plataforma es gratuita y de código abierto, ofreciendo comparaciones detalladas en función de varios parámetros como longitud de entrada, longitud de salida, precio de entrada, precio de salida y soporte de visión. Con soporte para múltiples categorías de IA como chat, incrustación, generación de imágenes, completación, transcripción de audio y TTS (Texto a Voz), Countless.dev facilita la búsqueda del mejor modelo de IA para sus necesidades.

crewAI Playground es un kit de herramientas y un sandbox para construir y experimentar con agentes impulsados por IA. Defina agentes mediante archivos de configuración o código, especificando indicaciones, herramientas y módulos de memoria. El entorno ejecuta múltiples agentes simultáneamente, gestiona el enrutamiento de mensajes y registra el historial de conversaciones. Soporta integraciones de plugins para fuentes de datos externas, backends de memoria personalizables (en memoria o persistentes) y una interfaz web para pruebas. Úselo para prototipar chatbots, asistentes virtuales y flujos automatizados antes del despliegue en producción.

EnergeticAI es una biblioteca de Node.js diseñada para simplificar la integración de modelos de IA de código abierto. Aprovecha TensorFlow.js optimizado para funciones sin servidor, asegurando arranques en frío rápidos y un rendimiento eficiente. Con modelos preentrenados para tareas comunes de IA como embeddings y clasificadores, acelera el proceso de despliegue, haciendo que la integración de IA sea fluida para los desarrolladores. Al centrarse en la optimización sin servidor, asegura hasta 67 veces una ejecución más rápida, ideal para arquitecturas modernas de microservicios.