Scint es una plataforma potente de agentes IA sin código que permite a los usuarios componer, desplegar y gestionar flujos de trabajo autónomos de múltiples pasos. Con la interfaz de arrastrar y soltar de Scint, los usuarios definen comportamientos de agentes, conectan APIs y fuentes de datos, y establecen desencadenantes. La plataforma ofrece depuración integrada, control de versiones y paneles de control en tiempo real para monitoreo. Diseñada para equipos técnicos y no técnicos, Scint acelera el desarrollo de automatizaciones, garantizando la ejecución fiable de tareas complejas, desde procesamiento de datos hasta atención al cliente.

El Sistema de Búsqueda y Rescate basado en múltiples agentes en ROS es un marco robótico que aprovecha ROS para desplegar múltiples agentes autónomos para realizar operaciones coordinadas de búsqueda y rescate. Cada agente utiliza sensores a bordo y tópicos ROS para cartografía en tiempo real, evitación de obstáculos y detección de objetivos. Un coordinador central asigna tareas de manera dinámica según el estado del agente y los retroalimentaciones del entorno. El sistema puede ejecutarse en Gazebo o en robots reales, permitiendo a investigadores y desarrolladores probar y mejorar la cooperación entre robots, los protocolos de comunicación y la planificación adaptativa de misiones en condiciones realistas.

Operit es un marco completo de agentes de IA de código abierto diseñado para agilizar la creación de agentes autónomos para varias tareas. Al integrarse con LLMs como GPT de OpenAI y modelos locales, permite razonamiento dinámico en flujos de trabajo de múltiples pasos. Los usuarios pueden definir complementos personalizados para manejar recuperación de datos, raspado web, consultas a bases de datos o ejecución de código, mientras que Operit gestiona el contexto de sesión, memoria y la invocación de herramientas. El marco ofrece una API clara para construir, probar y desplegar agentes con estado persistente, pipelines configurables y mecanismos de manejo de errores. Ya sea que desarrolles bots de soporte al cliente, asistentes de investigación o agentes de automatización empresarial, la arquitectura extensible y las herramientas robustas de Operit aseguran prototipado rápido y despliegues escalables.

CopilotKit es un marco de trabajo de código abierto en Python diseñado para que los desarrolladores creen agentes de IA personalizados. Ofrece una arquitectura modular donde puedes registrar y configurar herramientas — como acceso al sistema de archivos, búsqueda en la web, REPL de Python y conectores SQL — y enlazarlas con agentes que utilizan cualquier LLM compatible. Los módulos de memoria incorporados permiten la persistencia del estado de la conversación, mientras que LangGraph permite definir flujos de razonamiento estructurados para tareas complejas. Los agentes pueden ser desplegados en scripts, servicios web o aplicaciones CLI y escalar en diferentes proveedores en la nube. CopilotKit funciona perfectamente con los modelos de OpenAI, Azure OpenAI y Anthropic, potenciando flujos de trabajo automatizados, chatbots y bots de análisis de datos.

Nova proporciona un conjunto completo de herramientas para crear agentes IA autónomos en Python. Ofrece un planificador que descompone metas en pasos accionables, un sistema de plugins para integrar cualquier herramienta o API externa, y un módulo de memoria para almacenar y recordar contextos de conversación. Los desarrolladores pueden configurar comportamientos personalizados, monitorear decisiones del agente mediante registros y ampliar funcionalidades con poco código. Nova simplifica todo el ciclo de vida del agente, desde el diseño hasta el despliegue.

Overeasy es un marco de trabajo de código abierto basado en Python para orquestar agentes AI impulsados por LLM en varias áreas. Proporciona una arquitectura modular para definir agentes, configurar almacenes de memoria e integrar herramientas externas como APIs, bases de conocimientos y bases de datos. Los desarrolladores pueden conectarse a OpenAI, Azure o endpoints LLM autohospedados y diseñar flujos de trabajo dinámicos con un o varios agentes. El motor de orquestación de Overeasy gestiona la delegación de tareas, toma de decisiones y estrategias de fallback, habilitando trabajadores digitales robustos para investigación, soporte al cliente, análisis de datos, programación y más. La documentación exhaustiva y los proyectos ejemplo aceleran el despliegue en Linux, macOS y Windows.