TinyAgent proporciona un marco ligero para orquestar tareas complejas con modelos GPT de OpenAI. Los desarrolladores instalan mediante pip, configuran una clave API, definen herramientas o plugins, y utilizan un contexto en memoria para mantener conversaciones de múltiples pasos. TinyAgent soporta encadenar tareas, integrar APIs externas y persistir memorias de usuario o sistema. Su API simple en Python te permite prototipar flujos de trabajo de análisis de datos autónomos, chatbots de atención al cliente, asistentes de generación de código u otros casos que requieran un agente inteligente y con estado. La biblioteca permanece completamente de código abierto, extensible y multiplataforma.

TinyAgent es un constructor de agentes de IA de bajo código que permite a cualquier persona diseñar, probar y desplegar agentes inteligentes. Define indicaciones personalizadas, integra APIs externas o fuentes de datos y configura la memoria del agente para mantener el contexto. Una vez configurados, los agentes se pueden usar a través de una interfaz de chat web, extensión de Chrome o código incrustado. Con análisis y registro, puedes monitorear el rendimiento y realizar iteraciones rápidamente. TinyAgent simplifica tareas repetitivas como generación de informes, clasificación de correos electrónicos y cualificación de prospectos, reduciendo el trabajo manual y aumentando la productividad del equipo.

AgentsForce es una solución avanzada de agente IA que automatiza varias tareas y procesos comerciales utilizando agentes inteligentes. Estos agentes pueden manejar interacciones con clientes, análisis de datos, gestión de flujos de trabajo y más, mejorando así la productividad y reduciendo la intervención manual. Con un enfoque en la adaptabilidad y la integración, AgentsForce permite a las organizaciones optimizar operaciones de manera fluida en múltiples plataformas.

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.

AIUS es una plataforma de desarrollo de agentes IA de pila completa diseñada para simplificar la creación de asistentes virtuales inteligentes y chatbots. Cuenta con una interfaz visual para definir flujos de conversación, memoria integrada para mantener contexto persistente, y un sistema de plugins para conectar APIs y bases de datos externas. Los agentes se pueden desplegar en sitios web, aplicaciones móviles y plataformas de mensajería populares como Slack y WhatsApp. La plataforma incluye paneles de supervisión, métricas de rendimiento y herramientas de pruebas A/B, permitiendo a los desarrolladores iterar rápidamente y optimizar el comportamiento del agente. Con soporte para múltiples lenguajes de programación (JavaScript, Python) y plantillas preconstruidas para casos de uso comunes, AIUS acelera el lanzamiento en el mercado para soporte al cliente basado en IA, asistencia en ventas y automatización de procesos.

Baidu AI App Builder ofrece un entorno completo para desarrollar agentes y aplicaciones impulsados por IA mediante un enfoque visual de bajo código. Los usuarios pueden aprovechar los servicios integrados de IA de Baidu, como NLP, recuperación de grafo de conocimiento, conversión de voz a texto y texto a voz para construir chatbots inteligentes que soporten conversaciones de múltiples turnos y manejen las intenciones del usuario. La plataforma proporciona módulos de arrastrar y soltar para diseñar flujos de diálogo, conectar con APIs externas y automatizar tareas backend mediante constructores de flujo de trabajo. También soporta la gestión de base de conocimiento importando datos FAQ y documentos personalizados, mejorando la precisión del agente. Una vez configurados, los agentes se pueden desplegar en web, WeChat, Mini Program de Baidu y otros canales. Un panel de análisis integrado rastrea las interacciones de los usuarios, el rendimiento del agente y ayuda a refinar las respuestas.

El marco BeeAI ofrece una arquitectura completamente modular para construir agentes inteligentes capaces de realizar tareas, gestionar estados e interactuar con herramientas externas. Incluye un gestor de memoria para retención de contexto a largo plazo, un sistema de plugins para integración de habilidades personalizadas, y soporte integrado para encadenamiento de APIs y coordinación multi-agente. El framework proporciona SDKs en Python y JavaScript, una interfaz de línea de comandos para crear proyectos y scripts de despliegue para cloud, Docker o dispositivos Edge. Paneles de control y utilidades de registro ayudan a monitorear el rendimiento de los agentes y resolver problemas en tiempo real.

GenFuse AI ofrece una plataforma sin código donde los usuarios pueden crear agentes de IA personalizados para automatizar diversas tareas. Con un creador de flujos de trabajo visual, puede conectar agentes de IA y herramientas para diseñar automatizaciones de múltiples agentes. La plataforma cuenta con tuberías de ejecución automática, agentes de autoaprendizaje y plantillas preconstruidas para empezar rápidamente. GenFuse AI es agnóstico al modelo, lo que le permite elegir el mejor modelo para cada agente y puede integrarse con sus aplicaciones y herramientas personalizadas.

Jsonify utiliza agentes de IA avanzados para explorar y comprender automáticamente sitios web. Trabajan según sus objetivos especificados, encontrando, filtrando y extrayendo datos estructurados a gran escala. Utilizando visión por computadora y IA generativa, los agentes de Jsonify pueden percibir e interpretar contenido web como un ser humano. Esto elimina la necesidad de un raspado de datos manual tradicional y que consume tiempo, ofreciendo una solución más rápida y eficiente para la extracción de datos.

La API Junjo Python es un SDK que permite a los desarrolladores integrar agentes IA en aplicaciones Python. Proporciona una interfaz unificada para definir agentes, conectarse a LLMs, orquestar herramientas como búsquedas web, bases de datos o funciones personalizadas, y mantener la memoria conversacional. Los desarrolladores pueden construir cadenas de tareas con lógica condicional, transmitir respuestas en tiempo real a los clientes y manejar errores con gracia. La API soporta extensiones por plugins, procesamiento multilingüe y recuperación de datos en tiempo real, permitiendo casos de uso desde soporte al cliente automatizado hasta bots de análisis de datos. Con documentación completa, ejemplos de código y diseño al estilo Python, la API Junjo Python reduce el tiempo al mercado y la carga operacional en el despliegue de soluciones basadas en agentes inteligentes.

llm-ReAct implementa la arquitectura ReAct (Reasoning and Acting) para modelos de lenguaje grande, permitiendo una integración fluida del razonamiento en cadena con la ejecución de herramientas externas y el almacenamiento de memoria. Los desarrolladores pueden configurar un conjunto de herramientas personalizadas —como búsqueda web, consultas a bases de datos, operaciones con archivos y calculadoras— e instruir al agente para planear tareas de múltiples pasos, invocando herramientas según sea necesario para recuperar o procesar información. El módulo de memoria integrado preserva el estado de la conversación y acciones pasadas, apoyando comportamientos del agente más conscientes del contexto. Con código modular en Python y soporte para APIs de OpenAI, llm-ReAct simplifica la experimentación y despliegue de agentes inteligentes que puedan resolver problemas de forma adaptativa, automatizar flujos de trabajo y ofrecer respuestas enriquecidas en contexto.

Magma Deploy es una plataforma de despliegue de agentes de IA que simplifica todo el proceso de construir, escalar y monitorear asistentes inteligentes. Los usuarios definen visualmente flujos de trabajo aumentados por recuperación, se conectan a cualquier base de datos vectorial, eligen modelos de OpenAI o de código abierto, y configuran reglas de enrutamiento dinámico. La plataforma gestiona la generación de incrustaciones, la gestión del contexto, el escalado automático y los análisis de uso, permitiendo a los equipos centrarse en la lógica del agente y en la experiencia del usuario en lugar de la infraestructura backend.

Memonto funciona como una librería middleware para agentes de IA, orquestando todo el ciclo de vida de la memoria. Durante cada turno de conversación, registra los mensajes del usuario y de la IA, destila detalles relevantes y genera resúmenes concisos. Estos resúmenes se convierten en incrustaciones y se almacenan en bases de datos vectoriales o en archivos. Al construir nuevos prompts, Memonto realiza búsquedas semánticas para recuperar las memorias pasadas más relevantes, permitiendo que los agentes mantengan el contexto, recuerden preferencias del usuario y proporcionen respuestas personalizadas. Soporta múltiples sistemas de almacenamiento (SQLite, FAISS, Redis) y ofrece pipelines configurables para incrustaciones, resúmenes y recuperación. Los desarrolladores pueden integrar fácilmente Memonto en marcos de agentes existentes, mejorando la coherencia y el compromiso a largo plazo.

Los agentes de IA de SingularityCrew se especializan en automatizar tareas repetitivas, gestionar proyectos y mejorar flujos de trabajo internos. Estos agentes utilizan algoritmos avanzados para interactuar inteligentemente con los usuarios, gestionar datos y adaptarse a tareas organizacionales específicas, lo que resulta en un ahorro significativo de tiempo y un aumento en la eficiencia para empresas de todos los tamaños.

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.

AgentsAI es una plataforma innovadora centrada en mejorar el servicio al cliente mediante agentes virtuales impulsados por IA. Estos agentes pueden interactuar con los usuarios en tiempo real, proporcionando respuestas instantáneas, recomendaciones personalizadas y resolviendo consultas de clientes de forma eficiente. Al utilizar el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y técnicas de aprendizaje automático, AgentsAI permite a las empresas reducir los tiempos de respuesta y mejorar la satisfacción del cliente al automatizar tareas rutinarias. Esto libera a los agentes humanos para centrarse en problemas más complejos, manteniendo al mismo tiempo experiencias de usuario de alta calidad.

AgentDock proporciona una interfaz de arrastrar y soltar para construir y gestionar agentes de IA coordinados. A cada agente se le pueden asignar roles específicos—como investigación web, resumen, análisis de datos o creación de contenido—y estar vinculados mediante disparadores y acciones. Con plantillas preconstruidas, integraciones API, programación y monitoreo en tiempo real, los equipos pueden automatizar flujos de trabajo de extremo a extremo, obtener insights de datos seleccionados y escalar operaciones sin involucrar desarrolladores.

Agent-Baba ofrece un conjunto completo de herramientas para crear y gestionar agentes IA autónomos adaptados a tareas específicas. Ofrece una arquitectura de plugins para ampliar capacidades, un sistema de memoria para mantener el contexto conversacional y automatización de flujos de trabajo para la ejecución secuencial de tareas. Los desarrolladores pueden integrar herramientas como scrapers web, bases de datos y APIs personalizadas en los agentes. El marco simplifica la configuración mediante esquemas YAML o JSON declarativos, soporta colaboración multi-agente y proporciona paneles de monitorización para seguir el rendimiento y logs de los agentes, permitiendo mejoras iterativas y despliegue sin problemas en diferentes entornos.

Agentforce es un poderoso agente de IA diseñado para mejorar las interacciones con los clientes automatizando respuestas y consultas. Integrado en Salesforce, proporciona soporte en tiempo real, simplificando las comunicaciones y asegurando que los clientes reciban respuestas rápidas. Sus algoritmos inteligentes analizan las consultas de los usuarios, aprendiendo con el tiempo para ofrecer respuestas más precisas y contextualmente relevantes, mejorando así la satisfacción del cliente y la eficiencia operativa. Agentforce actúa como un asistente confiable para los equipos de soporte, permitiéndoles centrarse en tareas más complejas.

Agentic-AI es un framework open-source de Python que simplifica la construcción de agentes autónomos que utilizan grandes modelos de lenguaje como GPT de OpenAI. Ofrece módulos centrales para planificación de tareas, persistencia de memoria e integración de herramientas, permitiendo a los agentes descomponer metas de alto nivel en pasos ejecutables. El framework soporta herramientas personalizadas basadas en plugins—APIs, scraping web, consultas a bases de datos—permitiendo que los agentes interactúen con sistemas externos. Cuenta con un motor de razonamiento en cadena que coordina planificación y ciclos de ejecución, recuperaciones de memoria contextuales y toma de decisiones dinámica. Los desarrolladores pueden configurar fácilmente el comportamiento del agente, monitorear los registros de acciones y ampliar la funcionalidad, logrando una automatización IA escalable y adaptable para diversas aplicaciones.