Amon es una plataforma y marco para construir agentes AI autónomos que ejecutan tareas de múltiples pasos sin intervención humana. Los usuarios definen comportamientos de agentes, fuentes de datos e integraciones mediante archivos de configuración sencillos o una interfaz intuitiva. El runtime de Amon gestiona los ciclos de vida de los agentes, manejo de errores y lógica de reintentos. Soporta monitoreo en tiempo real, registros y escalabilidad en entornos cloud o locales, siendo ideal para automatizar soporte al cliente, procesamiento de datos, revisiones de código y más.

Java Action Generic es una biblioteca ligera y modular que permite a los desarrolladores implementar comportamientos de agentes autónomos en Java mediante la definición de acciones genéricas. Las acciones son unidades de trabajo parametrizadas que los agentes pueden ejecutar, programar y combinar en tiempo de ejecución. El framework ofrece una interfaz de acción consistente que permite crear acciones personalizadas, gestionar los parámetros de las acciones e integrarse con la gestión del ciclo de vida de agentes de LightJason. Con soporte para ejecución basada en eventos y concurrencia, los agentes pueden realizar tareas como toma de decisiones dinámica, interacción con servicios externos y orquestación de comportamientos complejos. La biblioteca fomenta la reutilización y el diseño modular, siendo adecuada para investigación, simulaciones, IoT y aplicaciones de IA en juegos en cualquier plataforma compatible con JVM.

uAgents es un marco modular en JavaScript que permite a los desarrolladores construir agentes autónomos y descentralizados de IA que pueden descubrir pares, intercambiar mensajes, colaborar en tareas y adaptarse mediante aprendizaje. Los agentes se comunican mediante protocolos de gossip basados en libp2p, registran capacidades a través de registros on-chain y negocian acuerdos de nivel de servicio usando contratos inteligentes. La biblioteca principal gestiona eventos del ciclo de vida del agente, enrutamiento de mensajes y comportamientos extensibles como aprendizaje por refuerzo y asignación de tareas basada en mercado. A través de plugins personalizables, uAgents puede integrarse con el ledger de Fetch.ai, APIs externas y redes de oráculos, permitiendo a los agentes realizar acciones en el mundo real, adquirir datos y tomar decisiones en entornos distribuidos sin orquestación centralizada.

Agent-Oriented Architecture (AOA) es un marco robusto que equipa a los desarrolladores con herramientas para construir y mantener sistemas multi-agente inteligentes. Los agentes encapsulan estado, comportamientos y patrones de interacción, comunicándose mediante un bus de mensajes asíncrono. AOA incluye módulos para registro, descubrimiento y emparejamiento de agentes, permitiendo composición dinámica de servicios. La modelación de comportamientos soporta máquinas de estado finito, planificación orientada a objetivos y activadores basados en eventos. El marco gestiona eventos del ciclo de vida de los agentes como creación, suspensión, migración y terminación. La monitorización y registro integrados facilitan ajuste de rendimiento y depuración. La capa de transporte pluggable de AOA soporta TCP, HTTP y protocolos personalizados, haciéndola adaptable para despliegues en local, en la nube o en el edge. La integración con bibliotecas populares garantiza procesamiento de datos y modelos AI sin problemas.

MASlite ofrece una API sencilla para crear clases de agentes, registrar comportamientos y manejar la mensajería basada en eventos entre agentes. Incluye un planificador para gestionar tareas de agentes, modelado de entornos para simular interacciones y un sistema de plugins para extender las capacidades básicas. Los desarrolladores pueden prototipar rápidamente escenarios multiagente en Python definiendo métodos del ciclo de vida del agente, conectando agentes vía canales y ejecutando simulaciones en modo sin interfaz gráfica o integrándose con herramientas de visualización.

Skeernir es un marco de agentes AI de código abierto diseñado para acelerar el desarrollo de agentes maestro títere para automatización de juegos y orquestación de procesos. El proyecto incluye una plantilla base, APIs principales y módulos de ejemplo que muestran cómo conectar la lógica del agente con entornos objetivo, ya sea simulando jugabilidad o controlando tareas del sistema operativo. Su arquitectura extensible permite a los usuarios implementar estrategias de decisión personalizadas, integrar modelos de aprendizaje automático y gestionar el ciclo de vida del agente en Windows, Linux y macOS. Con soporte de registro y configuración integrado, Skeernir facilita las pruebas, depuración y despliegue de agentes AI autónomos.