HMAS es un marco de trabajo de código abierto en Python que permite el desarrollo de sistemas jerárquicos de múltiples agentes. Ofrece abstracciones para definir jerarquías de agentes, protocolos de comunicación entre agentes, integración de entornos y ciclos de entrenamiento incorporados. Investigadores y desarrolladores pueden usar HMAS para prototipar interacciones complejas entre agentes, entrenar políticas coordinadas y evaluar el rendimiento en entornos simulados. Su diseño modular facilita extender y personalizar agentes, entornos y estrategias de entrenamiento.

Matcha Agent proporciona una base flexible para crear agentes autónomos en Python. Los desarrolladores pueden configurar agentes con conjuntos de herramientas personalizadas (APIs, scripts, bases de datos), gestionar la memoria de conversaciones y orquestar flujos de trabajo en múltiples pasos en diferentes LLMs (OpenAI, modelos locales, etc.). Su arquitectura basada en plugins permite extender, depurar y supervisar fácilmente el comportamiento del agente. Ya sea para automatizar tareas de investigación, análisis de datos o soporte al cliente, Matcha Agent simplifica el desarrollo y despliegue integral de agentes.

El Agente MCP Ollama aprovecha el entorno de ejecución LLM local de Ollama para ofrecer un marco versátil de agentes para la automatización de tareas. Integra múltiples interfaces de herramientas, incluyendo búsqueda web mediante SERP API, operaciones en el sistema de archivos, ejecución de comandos shell y gestión del entorno Python. Al definir indicaciones y configuraciones de herramientas personalizadas, los usuarios pueden orquestar flujos de trabajo complejos, automatizar tareas repetitivas y construir asistentes especializados adaptados a diferentes ámbitos. El agente gestiona la invocación de herramientas y la gestión del contexto, manteniendo el historial de conversaciones y respuestas de las herramientas para generar acciones coherentes. Su configuración basada en CLI y arquitectura modular facilitan la extensión con nuevas herramientas y la adaptación a distintos casos de uso, desde investigación y análisis de datos hasta soporte en desarrollo.

MultiLang Status Agents es un marco de agentes IA de código abierto que demuestra cómo construir y desplegar agentes de verificación del estado multiplataforma usando varios lenguajes de programación. Proporciona muestras de código en Python, C# y JavaScript que se integran con Semantic Kernel y las APIs GPT de OpenAI para consultar endpoints de salud o estado del servicio. El marco estandariza los flujos de trabajo de los agentes, incluyendo la construcción de prompts, autenticación API, análisis de resultados y resumen. Los usuarios pueden ampliar o personalizar estos agentes para agregar nuevas integraciones de servicios, modificar los prompts o incrustar los agentes de estado en aplicaciones web y paneles administrativos. Al abstraer las implementaciones específicas del lenguaje, el marco acelera el desarrollo de herramientas de monitoreo consistentes y basadas en IA en diversas pilas tecnológicas.

SonAgent es un marco extensible de código abierto diseñado para construir, organizar y ejecutar agentes AI en Python. Proporciona módulos principales para almacenamiento de memoria, envoltorios de herramientas, lógica de planificación y manejo de eventos asíncronos. Los desarrolladores pueden registrar herramientas personalizadas, integrar modelos lingüísticos, administrar memoria a largo plazo de los agentes y orquestar múltiples agentes para colaborar en tareas complejas. El diseño modular de SonAgent acelera el desarrollo de bots conversacionales, automatización de flujos de trabajo y sistemas de agentes distribuidos.

Phidata es una plataforma innovadora diseñada para construir, implementar y monitorear agentes de IA enriquecidos con capacidades de memoria, conocimiento y razonamiento. Este sistema permite a los usuarios crear agentes ágiles y receptivos que pueden interactuar con sistemas externos, utilizar diversas fuentes de datos y mejorar con el tiempo a través del aprendizaje. Phidata admite múltiples modelos de lenguaje grandes (LLM), brindando flexibilidad a los usuarios en su selección. Con funciones de memoria integradas, los agentes pueden mantener conversaciones personalizadas, lo que los hace ideales para una variedad de aplicaciones en diversas industrias.

RainbowGPT ofrece un marco completo para diseñar, personalizar y desplegar agentes IA impulsados por modelos de OpenAI. Incluye un backend FastAPI, integración con LangChain para la gestión de herramientas y memoria, y una interfaz React para crear y probar agentes. Los usuarios pueden subir documentos para recuperación de conocimientos basada en vectores, definir prompts y comportamientos personalizados, y conectar APIs o funciones externas. La plataforma registra las interacciones para análisis y soporta flujos de trabajo multi-agente, permitiendo automatización compleja y pipelines conversacionales.

Self-Determining AI Agents es un framework basado en Python diseñado para simplificar la creación de agentes IA autónomos. Cuenta con un ciclo de planificación personalizable donde los agentes generan tareas, planifican estrategias y ejecutan acciones utilizando herramientas integradas. El framework incluye módulos de memoria persistentes para mantener el contexto, un sistema de programación de tareas flexible y ganchos para integraciones de herramientas personalizadas como API web o consultas a bases de datos. Los desarrolladores definen metas del agente mediante archivos de configuración o código, y la biblioteca maneja el proceso de decisión iterativo. Soporta registro de logs, monitoreo del rendimiento y puede extenderse con nuevos algoritmos de planificación. Ideal para investigación, automatización de flujos de trabajo y prototipado de sistemas multi-agente inteligentes.

Team of AI Agents ofrece una arquitectura modular para construir y desplegar sistemas multi-agente. Cada agente opera con roles distintos, utilizando una memoria global y contextos locales para la retención del conocimiento. El marco soporta mensajería asíncrona, uso de herramientas mediante adaptadores y reasignación dinámica de tareas en función de resultados de los agentes. Los desarrolladores configuran los agentes mediante scripts Python o YAML, permitiendo especialización temática, jerarquía de objetivos y gestión de prioridades. Incluye métricas integradas para evaluación del rendimiento y depuración, facilitando iteraciones rápidas. Con una arquitectura de plugins extensible, los usuarios pueden integrar modelos NLP personalizados, bases de datos o APIs externas. Team of AI Agents acelera flujos de trabajo complejos aprovechando la inteligencia colectiva de agentes especializados, siendo ideal para investigación, automatización y entornos de simulación.

Thufir es un marco de trabajo de código abierto basado en Python diseñado para facilitar la creación de agentes IA autónomos capaces de planificar y ejecutar tareas complejas. En su núcleo, Thufir proporciona un motor de planificación que descompone objetivos de alto nivel en pasos accionables, un módulo de memoria para almacenar y recuperar información contextual a través de sesiones, y una interfaz de herramientas plug-and-play que permite a los agentes interactuar con APIs externas, bases de datos o entornos de ejecución de código. Los desarrolladores pueden aprovechar los componentes modulares de Thufir para personalizar comportamientos de agentes, definir herramientas personalizadas, gestionar el estado del agente y orquestar flujos de trabajo multi-agente. Al abstraer las preocupaciones de infraestructura de bajo nivel, Thufir acelera el desarrollo y despliegue de agentes inteligentes para casos de uso como asistentes virtuales, automatización de flujos de trabajo, investigación y trabajadores digitales.

AAGPT es un marco de agentes de IA extensible y de código abierto diseñado para construir agentes autónomos. Permite definir objetivos de alto nivel, gestionar la memoria conversacional, planificar tareas en múltiples pasos e integrar herramientas o APIs externas. Con un archivo de configuración simple y el SDK de Python, puedes personalizar el comportamiento del agente, definir acciones personalizadas y desplegar agentes que puedan interactuar con fuentes de datos, ejecutar comandos y aprender de interacciones pasadas para mejorar el rendimiento con el tiempo.

Agents with ADK es un marco de Python de código abierto diseñado para simplificar la creación de agentes inteligentes impulsados por grandes modelos de lenguaje. Incluye plantillas de agentes modulares, gestión de memoria incorporada, interfaces de ejecución de herramientas y capacidades de coordinación multi-agente. Los desarrolladores pueden integrar rápidamente funciones personalizadas o API externas, configurar cadenas de planificación y razonamiento, y monitorizar las interacciones de los agentes. El marco soporta integración con proveedores LLM populares y ofrece funcionalidades de registro, lógica de reintento y extensibilidad para despliegues en producción.

AgentLLM es un marco de agentes de IA basado en la web que permite a los usuarios crear, configurar y ejecutar agentes autónomos mediante una interfaz gráfica o definiciones JSON. Los agentes pueden planificar flujos de trabajo de múltiples pasos, razonar sobre tareas, invocar código usando herramientas Python o API externas, mantener conversaciones y memoria, y adaptarse en función de los resultados. La plataforma soporta OpenAI, Azure o modelos auto-hospedados, ofreciendo integraciones de herramientas integradas para búsqueda web, manejo de archivos, cálculos matemáticos y plugins personalizados. Diseñada para experimentación y creación rápida de prototipos, AgentLLM simplifica la construcción de agentes inteligentes capaces de automatizar procesos comerciales complejos, análisis de datos, soporte al cliente y recomendaciones personalizadas.

AGENTS.inc se especializa en crear agentes de IA que pueden ser personalizados según las necesidades del usuario. Estos agentes ayudan con la automatización del flujo de trabajo, la programación y la gestión de datos, ahorrando tiempo y aumentando la eficiencia. Los usuarios pueden definir las tareas que sus agentes deben realizar, asegurando que la IA se integre sin problemas en sus operaciones diarias. La plataforma permite actualizaciones en tiempo real y ajustes fáciles a las funciones del agente, lo que la hace ideal tanto para uso personal como profesional.

El Generador de Código para Agentes IA ofrece una interfaz de línea de comandos para estructurar proyectos Python para agentes IA. Los usuarios seleccionan entre múltiples plantillas basadas en LangChain, configuran sus claves API de OpenAI y especifican herramientas o funciones personalizadas. La herramienta genera entonces código básico, estructura de proyecto y scripts de ejemplo para desplegar agentes conversacionales, de recuperación de información o task automation. Los desarrolladores pueden ampliar el código generado con plugins adicionales, modificar las instrucciones y agregar nuevos toolkits para comportamientos especializados, acelerando así el desarrollo de prototipos y producción.

ANAC-agents es un marco basado en Python que centraliza múltiples implementaciones de agentes de negociación para la Competencia de Agentes de Negociación Automatizados (ANAC). Cada agente en el repositorio implementa distintas estrategias para modelado de utilidad, generación de propuestas, tácticas de concesión y criterios de aceptación, facilitando estudios comparativos y prototipado rápido. Los usuarios pueden definir dominios de negociación con issues y perfiles de preferencias personalizados, y luego simular negociaciones bilaterales o competencias en formato torneo entre agentes. El conjunto de herramientas incluye scripts de configuración, métricas de evaluación y utilidades de registro para analizar la dinámica de negociación. Investigadores y desarrolladores pueden ampliar los agentes existentes, probar algoritmos novedosos o integrar módulos de aprendizaje externo, acelerando la innovación en negociación automática y toma de decisiones estratégicas bajo información incompleta.

Autogen Studio Research es un prototipo de investigación alojado en GitHub para construir, visualizar y iterar aplicaciones de IA multi-agente. Incluye una interfaz web que permite arrastrar y soltar componentes de agentes, definir canales de comunicación y configurar pipelines de ejecución. En el fondo, utiliza un SDK Python para conectar con diversos backends LLM (OpenAI, Azure, modelos locales) y proporciona registros en tiempo real, métricas y herramientas de depuración. La plataforma está diseñada para prototipado rápido de sistemas de agentes colaborativos, flujos de decisiones y orquestación automatizada de tareas.

Exo proporciona todo lo necesario para crear, desplegar y escalar agentes de IA autónomos. Comienza con plantillas preconfiguradas o crea flujos personalizados usando interfaz drag-and-drop o definiciones YAML. Integra cualquier API REST, base de datos o servicio externo para ampliar las capacidades del agente. Los agentes mantienen el contexto mediante memoria persistente integrada y almacenes vectoriales. Un entorno de ejecución en la nube, herramientas CLI/SDK y panel de control permiten monitorear rendimiento, inspeccionar logs y gestionar versiones.

GenAI Job Agents es un marco open-source basado en Python que simplifica la creación y gestión de agentes de trabajo impulsados por IA. Los desarrolladores pueden definir tipos de tareas personalizadas y comportamientos de agentes mediante archivos de configuración sencillos o clases de Python. El sistema se integra a la perfección con OpenAI para razonamiento con LLM y con LangChain para encadenar llamadas. Las tareas pueden encolarse, ejecutarse en paralelo y monitorearse mediante mecanismos de registro y manejo de errores integrados. Los agentes pueden manejar entradas dinámicas, reintentar automáticamente fallos y producir resultados estructurados para procesamiento posterior. Con una arquitectura modular, plugins extensibles y API claras, GenAI Job Agents permite a los equipos automatizar tareas repetitivas, orquestar flujos de trabajo complejos y escalar operaciones impulsadas por IA en entornos de producción.