MDLR es un marco de innovación abierta que utiliza IA para analizar y organizar contenido no estructurado como comentarios y notas. Esta poderosa plataforma ayuda a transformar datos dispersos en resúmenes procesables, en tiempo real y en constante evolución. Ideal para diarios personales y esfuerzos colaborativos, MDLR proporciona a los usuarios resúmenes impulsados por IA que se adaptan a medida que se introducen nuevos datos, asegurando que la información se mantenga actual y relevante. Fácil de integrar en varias plataformas, MDLR mejora la gestión de proyectos con notas y resúmenes que se actualizan automáticamente, perfecto tanto para uso individual como grupal.

Multi-Agent-Seller proporciona un entorno modular para simular negociaciones comerciales con agentes AI. Incluye agentes preconstruidos de comprador y vendedor con estrategias de negociación personalizables, como precios dinámicos, concesiones basadas en el tiempo y decisiones basadas en utilidad. Los usuarios pueden definir protocolos, formatos de mensaje y condiciones de mercado personalizados. El framework gestiona sesiones, seguimiento de ofertas y registros de resultados con herramientas de visualización integradas para analizar interacciones de agentes. Se integra fácilmente con bibliotecas de aprendizaje automático para desarrollo de estrategias, permitiendo experimentar con aprendizaje por refuerzo o agentes basados en reglas. Su arquitectura extensible permite añadir nuevos tipos de agentes, reglas de negociación y plugins de visualización. Multi-Agent-Seller es ideal para probar algoritmos multiagente, estudiar comportamientos de negociación y enseñar conceptos en AI y comercio electrónico.

Los sistemas multi-agente están diseñados para simplificar la creación, configuración y ejecución de arquitecturas basadas en agentes distribuidos. Los desarrolladores pueden definir comportamientos de agentes, ontologías de comunicación y descripciones de servicios en clases Java. El framework gestiona la configuración de contenedores, el transporte de mensajes y la gestión del ciclo de vida de los agentes. Basado en protocolos estándar FIPA, soporta negociación peer-to-peer, planificación colaborativa y extensión modular. Los usuarios pueden ejecutar, monitorear y depurar escenarios multi-agente en una sola máquina o en hosts conectados, siendo ideal para investigación, educación y despliegues a pequeña escala.

OpenSilver es un marco de interfaz de usuario gratuito y de código abierto diseñado para construir aplicaciones web modernas .NET usando C# y XAML. Soporta aplicaciones WPF y Silverlight y facilita la transición sin problemas desde las tecnologías heredadas de Silverlight. El marco asegura un 100% de reutilización del código, compatibilidad con varias tecnologías web modernas como Blazor, React y Angular, y ofrece un diseñador XAML mejorado por IA para Visual Studio Code. Con OpenSilver, los desarrolladores pueden construir aplicaciones multiplataforma que funcionan en cualquier navegador y dispositivo, preservando la apariencia y la sensación originales de las aplicaciones, mientras que se reducen significativamente los costos y el tiempo de migración.

PerfAgents es una plataforma de monitorización y pruebas sintéticas impulsada por IA diseñada para simplificar la configuración y gestión de la monitorización de sus aplicaciones críticas. Soporta múltiples frameworks de código abierto como Selenium, Puppeteer, Cypress y Playwright. Al aprovechar sus scripts existentes o crear nuevos con facilidad, PerfAgents proporciona pruebas continuas, reduciendo el tiempo de inactividad y garantizando un rendimiento óptimo de la aplicación. Se integra sin problemas con herramientas como Slack, Microsoft Teams, Jira y PagerDuty para alertas y notificaciones en tiempo real.

Promptix Python es un framework de código abierto para construir agentes de IA autónomos en Python. Con una instalación sencilla mediante pip, puedes instanciar agentes impulsados por cualquier LLM importante, registrar herramientas específicas del dominio, configurar almacenes de datos en memoria o persistentes, y orquestar bucles de decisión en múltiples pasos. El SDK soporta streaming en tiempo real de salidas token, manejadores de callbacks para registro o procesamiento personalizado, y módulos de memoria integrados para mantener el contexto a través de las interacciones. Los desarrolladores pueden usar esta librería para prototipar asistentes tipo chatbot, automatizaciones, pipelines de datos o agentes de investigación en minutos. Su diseño modular permite intercambiar modelos, añadir herramientas personalizadas y extender backends de memoria, brindando flexibilidad para una amplia variedad de casos de uso de agentes IA.

El Agente conversacional inteligente basado en RAG combina una capa de recuperación respaldada por un almacén vectorial con Google’s Gemini LLM a través de LangChain para potenciar la extracción de conocimiento conversacional y enriquecida por contexto. Los usuarios ingresan e indexan documentos— PDFs, páginas web o bases de datos— en una base de datos vectorial. Cuando se plantea una consulta, el agente recupera los pasajes relevantes, los introduce en una plantilla de solicitud, y genera respuestas concisas y precisas. Los componentes modulares permiten personalizar fuentes de datos, almacenes vectoriales, ingeniería de prompts y backends LLM. Este marco de código abierto simplifica el desarrollo de bots Q&A específicos del dominio, exploradores de conocimiento y asistentes de investigación, entregando perspectivas en tiempo real y escalables desde grandes colecciones de documentos.

SoccerAgent es un marco de IA especializado diseñado para desarrollar y entrenar agentes de fútbol autónomos usando técnicas avanzadas de aprendizaje por refuerzo multiagente (MARL). Simula partidos de fútbol realistas en entornos 2D o 3D, ofreciendo herramientas para definir funciones de recompensa, personalizar atributos de jugadores e implementar estrategias tácticas. Los usuarios pueden integrar algoritmos populares de RL (como PPO, DDPG y MADDPG) mediante módulos integrados, monitorear el progreso del entrenamiento a través de paneles de control y visualizar comportamientos de los agentes en tiempo real. El marco soporta entrenamiento basado en escenarios para ofensiva, defensa y protocolos de coordinación. Con una base de código extensible y documentación detallada, SoccerAgent capacita a investigadores y desarrolladores a analizar dinámicas de equipos y perfeccionar estrategias de juego basadas en IA para proyectos académicos y comerciales.

El agente de funciones de paso (Step Functions Agent) es una caja de herramientas de código abierto que permite a los desarrolladores construir flujos de trabajo inteligentes sin servidor en AWS. Usando modelos de lenguaje grandes como GPT de OpenAI, este agente genera dinámicamente definiciones de máquinas de estado de AWS Step Functions basadas en prompts en lenguaje natural o instrucciones estructuradas. Soporta invocación de funciones Lambda, paso de contexto entre pasos, implementación de ramificación condicional, paralelización, reintentos y manejo de errores. El marco abstrae las integraciones con los servicios AWS, provisiona recursos automáticamente y ofrece observabilidad a través de CloudWatch. Los usuarios pueden personalizar prompts, integrar funciones personalizadas y monitorear las ejecuciones de los flujos. Con estrategias de respaldo y registros de auditoría integrados, el agente de funciones de paso agiliza la construcción de pipelines de automatización IA escalables y resistentes, acelerando el desarrollo de aplicaciones de procesamiento de datos, ETL y soporte a decisiones.

ToolAgents es un marco modular de código abierto para agentes de IA que integra grandes modelos de lenguaje con herramientas externas para automatizar flujos de trabajo complejos. Los desarrolladores registran herramientas mediante un registro centralizado, definiendo endpoints para tareas como llamadas API, consultas a bases de datos, ejecución de código y análisis de documentos. Los agentes pueden planificar operaciones de múltiples pasos, invocando o encadenando dinámicamente herramientas en función de las salidas del LLM. El marco soporta ejecución secuencial y paralela de tareas, manejo de errores y plugins extensibles para integraciones personalizadas de herramientas. Con APIs basadas en Python, ToolAgents simplifica la construcción, prueba y despliegue de agentes inteligentes que recuperan datos, generan contenidos, ejecutan scripts y procesan documentos, permitiendo desarrollo rápido y escalable en análisis, investigación y operaciones comerciales.

Trinity-RFT (Retrieval Fine-Tuning) es un marco de código abierto unificado diseñado para mejorar la precisión y eficiencia del modelo combinando flujos de trabajo de recuperación y ajuste fino. Los usuarios pueden preparar un corpus, construir un índice de recuperación y conectar el contexto recuperado directamente en los bucles de entrenamiento. Soporta recuperación multimodal para texto, imágenes y videos, se integra con almacenes vectoriales populares y ofrece métricas de evaluación y scripts de implementación para prototipado rápido y despliegue en producción.

VMAS es un paquete de herramientas completo para construir y entrenar sistemas multi-agentes utilizando aprendizaje profundo por refuerzo. Soporta simulaciones paralelas en GPU de cientos de instancias de entornos, permitiendo recopilación de datos de alto rendimiento y entrenamiento escalable. VMAS incluye implementaciones de algoritmos MARL populares como PPO, MADDPG, QMIX y COMA, junto con interfaces modulares para políticas y entornos para prototipado rápido. El marco facilita entrenamiento centralizado con ejecución descentralizada (CTDE), ofrece personalización del modelado de recompensas, espacios de observación y hooks de devolución de llamada para registro y visualización. Con su diseño modular, VMAS se integra perfectamente con modelos PyTorch y entornos externos, siendo ideal para investigación en tareas cooperativas, competitivas y de motivos mixtos en robótica, control de tráfico, asignación de recursos y escenarios de IA en juegos.

Cloudflare Agents está diseñado para ayudar a los desarrolladores a construir, desplegar y gestionar agentes de IA autónomos en el borde de la red usando Cloudflare Workers. Aprovechando un SDK unificado, puedes definir comportamientos del agente, acciones personalizadas y flujos conversacionales en JavaScript o TypeScript. El marco se integra perfectamente con proveedores principales de LLM como OpenAI y Anthropic, y ofrece soporte integrado para solicitudes HTTP, variables de entorno y respuestas en streaming. Una vez configurados, los agentes pueden desplegarse globalmente en segundos, proporcionando interacciones de latencia ultrabaja a los usuarios finales. Cloudflare Agents también incluye herramientas para desarrollo local, pruebas y depuración, asegurando una experiencia de desarrollo fluida.

Los Agentes Económicos Autónomos (AEA) de Fetch.ai son un marco versátil que permite a los desarrolladores diseñar, implementar y orquestar agentes de software autónomos capaces de interactuar entre sí, con entornos externos y con registros digitales. Aprovechando una arquitectura basada en plugins, AEA proporciona módulos preconstruidos para protocolos de comunicación, APIs de libros mayores criptográficos, identidad descentralizada y habilidades de toma de decisiones personalizables. Los agentes pueden descubrir y realizar transacciones en mercados descentralizados, realizar comportamientos dirigidos a objetivos y adaptarse mediante flujos de datos en tiempo real. El marco soporta herramientas de simulación para probar y depurar escenarios multi-agente, así como desplegar en blockchains en vivo o redes peer-to-peer. Con interoperabilidad incorporada y mensajería entre agentes, AEA simplifica el desarrollo de aplicaciones económicas autónomas complejas, como comercio de energía, optimización de cadenas de suministro y coordinación inteligente en IoT.

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.

La Traducción Automática con Agentes de IA es un marco de código abierto diseñado para investigación y desarrollo en traducción automática. Orquesta tres agentes principales: un generador, un evaluador y un perfeccionador, que colaboran para producir, evaluar y perfeccionar traducciones. Basado en PyTorch y modelos de transformadores, soporta preentrenamiento supervisado, optimización mediante aprendizaje por refuerzo y políticas de agentes configurables. Los usuarios pueden realizar benchmarks en conjuntos de datos estándar, monitorear puntuaciones BLEU y extender la línea de proceso con agentes o funciones de recompensa personalizadas para explorar la colaboración entre agentes en tareas de traducción.

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.

HackerGCLASS Agent API es un framework de código abierto en Python que expone endpoints RESTful para ejecutar agentes IA. Los desarrolladores pueden definir integraciones de herramientas personalizadas, configurar plantillas de prompts y mantener el estado y memoria del agente a través de sesiones. El framework soporta la orquestación de múltiples agentes en paralelo, manejo de flujos conversacionales complejos e integración de servicios externos. Facilita el despliegue mediante Uvicorn u otros servidores ASGI y ofrece extensibilidad con módulos de plugins, permitiendo crear rápidamente agentes IA específicos para diferentes dominios y casos de uso.

Agent Starter Pack es un kit de herramientas para desarrolladores que crea agentes inteligentes e interactivos en Google Cloud. Ofrece plantillas en Node.js y Python para gestionar flujos de conversación, mantener memoria a largo plazo y realizar invocaciones de herramientas y APIs. Construido sobre Vertex AI y Cloud Functions o Cloud Run, soporta planificación en múltiples pasos, enrutamiento dinámico, observabilidad y registro. Los desarrolladores pueden ampliar conectores para servicios personalizados, construir asistentes específicos de dominio y desplegar agentes escalables en minutos.

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.