Devon ofrece una suite completa de herramientas para definir, orquestar y ejecutar agentes autónomos dentro de aplicaciones Python. Los usuarios pueden definir metas del agente, especificar tareas que se puedan llamar y encadenar acciones basadas en lógica condicional. Gracias a su integración fluida con modelos de lenguaje como GPT y almacenes vectoriales locales, los agentes ingieren e interpretan entradas del usuario, recuperan conocimientos contextuales y generan planes. El marco soporta memoria a largo plazo mediante backends de almacenamiento modulares, permitiendo a los agentes recordar interacciones pasadas. Componentes integrados de monitorización y registro permiten el seguimiento en tiempo real del rendimiento del agente, mientras que una CLI y SDK facilitan un desarrollo y despliegue rápidos. Es adecuado para automatizar soporte al cliente, pipelines de análisis de datos y operaciones comerciales rutinarias, acelerando la creación de trabajadores digitales escalables.

LinkAgent proporciona un microkernel liviano para construir agentes de IA con componentes plug-in. Los usuarios pueden registrar backends de modelos de lenguaje, módulos de recuperación y APIs externas como herramientas, y luego ensamblarlos en flujos de trabajo utilizando planificadores y enrutadores integrados. LinkAgent soporta manejadores de memoria para persistencia de contexto, invocación dinámica de herramientas y lógica de decisiones configurable para razonamiento complejo de múltiples pasos. Con poco código, los equipos pueden automatizar tareas como QA, extracción de datos, orquestación de procesos y generación de informes.

El paquete Kurtosis AutoGPT es un marco de agentes IA empaquetado como módulo Kurtosis que ofrece un entorno AutoGPT completamente configurado con un esfuerzo mínimo. Proporciona y conecta servicios como PostgreSQL, Redis y un almacén vectorial, luego inyecta tus claves API y scripts de agentes en la red. Usando Docker y Kurtosis CLI, puedes iniciar instancias de agentes aislados, ver registros, ajustar presupuestos y gestionar políticas de red. Este paquete elimina las fricciones de infraestructura, permitiendo que los equipos desarrollen, prueben y escalen rápidamente flujos de trabajo autónomos impulsados por GPT de manera reproducible.

El Framework de Agentes Besser ofrece un kit de herramientas modular para definir, coordinar y escalar agentes IA. Permite configurar comportamientos de agentes, integrar herramientas y APIs externas, gestionar la memoria y el estado del agente, y monitorizar la ejecución. Basado en Python, soporta interfaces de plugins extensibles, colaboración multi-agente y registro integrado. Los desarrolladores pueden prototipar rápidamente y desplegar agentes para tareas como extracción de datos, investigaciones automatizadas y asistentes conversacionales, todo dentro de un marco unificado.

Swarms es un marco enfocado en desarrolladores que permite la creación, orquestación y ejecución de flujos de trabajo de IA multi-agente. Tú defines agentes con roles específicos, configuras su comportamiento mediante prompts de LLM y los vinculas a herramientas o APIs externas. Swarms gestiona la comunicación entre agentes, la planificación de tareas y la persistencia de memoria. Su arquitectura de plugins permite integrar módulos personalizados —como recuperadores, bases de datos o paneles de monitoreo—, mientras que los conectores integrados soportan proveedores populares de LLM. Ya sea que necesites análisis de datos coordinados, soporte automatizado al cliente o pipelines complejos de toma de decisiones, Swarms ofrece los componentes para desplegar ecosistemas de agentes autónomos y escalables.

Este marco permite a los usuarios diseñar, configurar y desplegar múltiples agentes de IA que se comunican mediante mensajes JSON a través de un orquestador central. Cada agente puede tener diferentes roles, instrucciones y módulos de memoria, y puedes integrar cualquier proveedor de LLM implementando una interfaz de proveedor. El sistema admite historial de conversaciones persistente, enrutamiento dinámico y extensiones modulares. Ideal para simular debates, automatizar flujos de soporte al cliente o coordinar generación de documentos de múltiples pasos. Funciona en Python con soporte para Docker para implementaciones en contenedores.

NagaAgent es una biblioteca de código abierto en Python diseñada para simplificar la creación, orquestación y escalado de agentes de IA. Proporciona un sistema plug-and-play para integración de herramientas, objetos de memoria conversacional persistentes y un controlador de múltiples agentes asincrónicos. Los desarrolladores pueden registrar herramientas personalizadas como funciones, gestionar el estado del agente y choreografiar interacciones entre múltiples agentes. El marco incluye funciones de registro, hooks para manejo de errores y configuraciones predefinidas para prototipado rápido. NagaAgent es ideal para construir flujos de trabajo complejos — bots de soporte al cliente, canalizaciones de procesamiento de datos o asistentes de investigación — sin sobrecarga de infraestructura.

OpenAI Agent Swarm es una arquitectura modular diseñada para facilitar la coordinación de múltiples agentes impulsados por GPT en diversas tareas. Cada agente opera de manera independiente con instrucciones y roles personalizables, mientras que el núcleo Swarm gestiona el ciclo de vida de los agentes, la transmisión de mensajes y la programación de tareas. La plataforma incluye herramientas para definir flujos de trabajo complejos, monitorear en tiempo real las interacciones de los agentes y agregar resultados en salidas coherentes. Al distribuir cargas de trabajo entre agentes especializados, los usuarios pueden abordar escenarios complejos de resolución de problemas, desde generación de contenido y análisis de investigación hasta depuración automatizada y resumen de datos. OpenAI Agent Swarm se integra perfectamente con la API de OpenAI, permitiendo a los desarrolladores desplegar sistemas multi-agente rápidamente sin construir infraestructura de orquestación desde cero.

Saga proporciona una arquitectura flexible para construir agentes IA que planifican y ejecutan flujos de trabajo de múltiples pasos. Los componentes principales incluyen un módulo planificador que descompone metas en acciones, un almacén de memoria para contexto conversacional y tareas, y un registro de herramientas para integrar servicios o scripts externos. Los agentes funcionan de manera asíncrona, gestionan estado entre sesiones y soportan desarrollo de herramientas personalizadas. Saga permite un prototipado rápido de asistentes autónomos, automatizando tareas como recopilación de datos, alertas y preguntas interactivos en su propio entorno Python.