Camel AI es un marco de código abierto diseñado para simplificar la creación y orquestación de agentes inteligentes. Ofrece abstracciones para encadenar grandes modelos de lenguaje, integrar herramientas y APIs externas, gestionar gráficos de conocimiento y persistir memoria. Los desarrolladores pueden definir flujos de trabajo multi-agente, descomponer tareas en subplanes y monitorear la ejecución mediante CLI o interfaz web. Basado en Python y Docker, Camel AI permite intercambiar sin problemas proveedores LLM, plugins de herramientas personalizados y estrategias de planificación híbridas, acelerando el desarrollo de asistentes automatizados, pipelines de datos y flujos de trabajo autónomos a gran escala.

Notte es un marco de Python centrado en el desarrollador, diseñado para orquestar agentes de IA impulsados por grandes modelos de lenguaje. Ofrece módulos de memoria integrados para almacenar y recuperar el contexto de la conversación, integración flexible de herramientas para APIs externas o funciones personalizadas, y un motor de planificación que secuencia las tareas. Con Notte, puedes prototipar rápidamente asistentes conversacionales, bots de análisis de datos o flujos de trabajo automatizados, beneficiándote además de la extensibilidad de código abierto y soporte multiplataforma.

Playbooks AI es un marco para desarrolladores para construir agentes de IA mediante un DSL declarativo de playbooks. Permite la integración con varios LLM, herramientas personalizadas y almacenes de memoria. Con CLI y UI web, los usuarios pueden definir el comportamiento del agente, orquestar flujos de trabajo de múltiples pasos y monitorizar la ejecución. Las características incluyen enrutamiento de herramientas, memoria con estado, control de versiones, analíticas y colaboración multi-agente, facilitando la creación de prototipos y el despliegue de asistentes de IA listos para producción.

AgentSea AI Hub es una plataforma y marco de IA robustos que optimizan el desarrollo y gestión de agentes de extremo a extremo. Incluye un constructor visual de arrastrar y soltar para crear perfiles, flujos de conversación y habilidades personalizadas sin necesidad de conocimientos profundos de programación. Los desarrolladores pueden integrar APIs externas, bases de conocimiento y bases de datos, mientras que el módulo de gestión de memoria incorporado mantiene el contexto en sesiones. La plataforma soporta despliegue en múltiples canales, incluyendo web, móvil, chat, voz y correo electrónico, asegurando interacciones fluidas con el usuario. La supervisión de rendimiento en detalle, pruebas A/B y control de versiones permiten mejoras continuas. Con controles de acceso basados en roles y espacios de trabajo colaborativos, los equipos pueden coordinar proyectos complejos de agentes. AgentSea AI Hub acelera la creación de trabajadores digitales, automatiza tareas repetitivas y mejora la participación del cliente mediante automatización inteligente.

SmolAgents Dynamic Tools amplía el marco Python de código abierto SmolAgents para dotar a los agentes basados en LLM de la capacidad de invocar herramientas dinámicamente. Los agentes pueden llamar sin problemas a diversas herramientas predefinidas — como búsqueda web mediante SerpAPI, calculadoras matemáticas, recuperación de fecha y hora, operaciones en el sistema de archivos y manejadores de solicitudes HTTP personalizados — según la intención del usuario y cadenas de razonamiento. Los desarrolladores pueden registrar herramientas adicionales o personalizar las existentes, permitiendo que los agentes manejen recuperación de datos, creación de contenido, cálculo e integración de API externas usando una interfaz unificada. Al evaluar la disponibilidad de herramientas en tiempo real, SmolAgents Dynamic Tools optimiza los flujos de trabajo, reduce la lógica codificada y mejora la modularidad en diversos escenarios como asistencia en investigaciones, generación automática de informes y expansión de chatbots.

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.

AgentSpeak es una implementación de código abierto en Java del lenguaje de programación AgentSpeak(L), diseñada para facilitar la creación y gestión de agentes autónomos BDI (Creencias-Deseos-Intenciones). Cuenta con un entorno de ejecución que analiza el código AgentSpeak(L), mantiene las bases de creencias de los agentes, dispara eventos y selecciona y ejecuta planes basados en las creencias y objetivos actuales. El intérprete soporta ejecución concurrente de agentes, actualizaciones dinámicas de planes y semánticas personalizables. Con una arquitectura modular, los programadores pueden extender componentes centrales como la selección de planes y la revisión de creencias. AgentSpeak permite a académicos e industriales prototipar, simular y desplegar agentes inteligentes en simulaciones, sistemas IoT y escenarios multi-agente.

DataEnvGym proporciona una colección de entornos modulares y personalizables construidos sobre la API Gym para facilitar la investigación en aprendizaje por refuerzo en dominios impulsados por datos. Los investigadores y ingenieros pueden seleccionar entre tareas integradas como limpieza de datos, ingeniería de características, programación por lotes y análisis en streaming. El marco soporta una integración perfecta con bibliotecas RL populares, métricas de evaluación estandarizadas y herramientas de registro para seguir el rendimiento de los agentes. Los usuarios pueden extender o combinar entornos para modelar pipelines de datos complejos y evaluar algoritmos bajo restricciones realistas.

ElizaOS proporciona un conjunto robusto de herramientas para diseñar, probar y desplegar agentes IA autónomos dentro de proyectos en TypeScript. Los desarrolladores definen personalidades, metas y jerarquías de memoria de los agentes, luego aprovechan el sistema de planificación de ElizaOS para delinear flujos de tarea. Su arquitectura modular de conectores facilita la integración con plataformas de comunicación—Discord, Telegram, Slack, X—y redes blockchain via adaptadores Web3. ElizaOS soporta múltiples backend de LLM (OpenAI, Anthropic, Llama, Gemini), permitiendo cambiar sin problemas entre modelos. El soporte de plugins amplía la funcionalidad con habilidades personalizadas, registro y características de observabilidad. A través de su CLI y SDK, los equipos pueden iterar sobre configuraciones de agentes, monitorear el rendimiento en vivo y escalar despliegues en entornos cloud o en local. ElizaOS capacita a las empresas para automatizar interacciones con clientes, engagement en redes sociales y procesos comerciales con trabajadores digitales autónomos.

Java-Action-Shape es una biblioteca de acciones dedicada diseñada para ampliar el marco multiagente LightJason con capacidades geométricas avanzadas. Proporciona a los agentes acciones listas para usar para instanciar formas comunes (círculo, rectángulo, polígono), aplicar transformaciones (trasladar, rotar, escalar) y realizar cálculos analíticos (área, perímetro, centroide). Cada acción es segura para hilos y se integra con el modelo de ejecución asíncrona de LightJason, garantizando procesamiento paralelo eficiente. Los desarrolladores pueden definir formas personalizadas especificando vértices y aristas, registrarlas en el registro de acciones del agente e incluirlas en las definiciones de planes. Centralizando la lógica relacionada con formas, Java-Action-Shape reduce el código repetitivo, garantiza APIs coherentes y agiliza la creación de aplicaciones dirigidas por la geometría, desde simulaciones hasta herramientas educativas.

LemLab es un marco modular para el desarrollo de agentes de IA impulsados por grandes modelos de lenguaje. Los desarrolladores pueden definir plantillas de prompts personalizadas, encadenar pipelines de razonamiento de múltiples pasos, integrar herramientas y APIs externas, y configurar backends de memoria para almacenar el contexto de conversaciones. También incluye suites de evaluación para comparar el rendimiento de los agentes en tareas específicas. Al proporcionar componentes reutilizables y abstracciones claras para agentes, herramientas y memoria, LemLab acelera la experimentación, la depuración y la implementación de aplicaciones complejas de LLM en entornos de investigación y producción.

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.

NaturalAgents es una biblioteca de Python de código abierto diseñada para agilizar la creación y despliegue de agentes impulsados por LLM. Proporciona módulos para gestión de memoria, seguimiento de contexto e integración de herramientas, permitiendo que los agentes almacenen y recuperen información durante sesiones prolongadas. Un planificador jerárquico coordina razonamiento y acciones de múltiples pasos, mientras que un sistema de extensiones soporta plugins personalizados y llamadas a API externas. La registro y análisis integrados permiten a los desarrolladores monitorear el rendimiento de los agentes y depurar los flujos de trabajo. NaturalAgents soporta ejecuciones tanto sincrónicas como asincrónicas, haciéndolo flexible para casos interactivos y canalizaciones automatizadas.

Real-Agents está diseñado para simplificar la creación y orquestación de agentes impulsados por IA que pueden realizar tareas complejas de manera autónoma. Construido en Python y compatible con los principales modelos de lenguaje grande, el marco presenta un diseño modular que comprende componentes centrales para la comprensión del lenguaje, razonamiento, almacenamiento de memoria y ejecución de herramientas. Los desarrolladores pueden integrar rápidamente servicios externos como APIs web, bases de datos y funciones personalizadas para ampliar las capacidades del agente. Real-Agents soporta mecanismos de memoria para mantener el contexto a través de las interacciones, permitiendo conversaciones de múltiples turnos y flujos de trabajo de larga duración. La plataforma también incluye utilidades para registro, depuración y escalado de agentes en entornos de producción. Al abstraer detalles de bajo nivel, Real-Agents optimiza el ciclo de desarrollo, permitiendo que los equipos se concentren en la lógica específica de tareas y entreguen soluciones automatizadas potentes.

El Framework Stella permite a los desarrolladores construir agentes IA robustos que mantienen el contexto, realizan acciones asistidas por herramientas y ofrecen experiencias de conversación dinámicas. Al abstraer las complejidades de las integraciones LLM, Stella ofrece adaptadores independientes del proveedor para OpenAI, Hugging Face y modelos autohospedados. Los agentes pueden usar almacenes de memoria personalizables para recordar datos de usuario e historial de conversaciones, y los plugins facilitan interacciones con APIs externas, bases de datos o servicios. El motor de orquestación integrado gestiona los ciclos de decisión, mientras que un DSL conciso permite definir acciones, llamadas a herramientas y manejo de respuestas. Ya sea creando bots de soporte al cliente, asistentes de investigación o automatizadores de flujos de trabajo, Stella proporciona una base escalable para desplegar agentes IA de nivel producción.

El agente Wumpus LLM está diseñado para simplificar el desarrollo de agentes IA Socratic avanzados proporcionando utilidades de orquestación preconstruidas, plantillas estructuradas de solicitudes y una integración de herramientas sin fisuras. Los usuarios definen personalidades de agentes, conjuntos de herramientas y flujos de conversación, luego aprovechan la gestión integrada de cadenas de pensamiento para una razonación transparente. El marco maneja cambios de contexto, recuperación de errores y almacenamiento de memoria, permitiendo procesos de decisión en múltiples pasos. Incluye una interfaz de plugins para APIs, bases de datos y funciones personalizadas, permitiendo a los agentes navegar por la web, consultar bases de conocimiento o ejecutar código. Con registros exhaustivos y depuración, los desarrolladores pueden rastrear cada paso de razonamiento, ajustar comportamientos del agente y desplegar en cualquier plataforma compatible con Python 3.7+.

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.

Agent Forge proporciona una arquitectura modular para definir, ejecutar y coordinar agentes de IA. Ofrece APIs integradas para orquestación de tareas, módulos de memoria para mantener el contexto a largo plazo y un sistema de plugins para integrar servicios externos (p. ej., LLMs, bases de datos, APIs de terceros). Los desarrolladores pueden prototipar rápidamente, probar y desplegar agentes en producción, combinando flujos de trabajo complejos sin gestionar infraestructura de bajo nivel.

Aeiva es una plataforma centrada en desarrolladores que permite crear, desplegar y evaluar agentes AI autónomos en entornos de simulación flexibles. Cuenta con un motor basado en plugins para definir entornos, APIs sencillas para personalizar los ciclos de decisión de los agentes y métricas integradas para análisis de rendimiento. El framework soporta integración con OpenAI Gym, PyTorch y TensorFlow, además de una interfaz web en tiempo real para monitorear simulaciones en vivo. Las herramientas de benchmarking de Aeiva te permiten organizar torneos de agentes, registrar resultados y visualizar comportamientos para ajustar estrategias y acelerar la investigación en IA multiagente.

Agentin es una biblioteca de Python de código abierto diseñada para ayudar a los desarrolladores a construir agentes inteligentes que puedan planear, actuar y aprender. Proporciona abstracciones para gestionar la memoria conversacional, integrar herramientas o APIs externas y orquestar múltiples agentes en flujos de trabajo paralelos o jerárquicos. Con módulos planificadores configurables y soporte para envoltorios de herramientas personalizadas, Agentin permite prototipar rápidamente agentes autónomos de procesamiento de datos, bots de atención al cliente o asistentes de investigación. El marco también ofrece ganchos extensibles de registro y monitoreo, facilitando el seguimiento de decisiones de los agentes y la resolución de problemas en interacciones multi-etapa complejas.