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.

Council proporciona un entorno estructurado para diseñar agentes de IA definiendo roles, encadenando tareas e integrando herramientas o APIs externas. Los usuarios pueden configurar almacenes de memoria, gestionar el estado del agente e implementar canalizaciones de razonamiento personalizadas. La arquitectura de plugins de Council permite una integración sencilla con servicios de NLP, fuentes de datos y herramientas de terceros, permitiéndote prototipar rápidamente y desplegar sistemas de múltiples agentes que coordinan para realizar tareas complejas de manera confiable.

En su núcleo, LionAGI ofrece una arquitectura modular para definir y ejecutar etapas de tareas dependientes, dividiendo problemas complejos en componentes lógicos que se pueden procesar secuencial o paralelamente. Cada etapa puede aprovechar un prompt personalizado, almacenamiento de memoria y lógica de decisión para adaptar el comportamiento según los resultados anteriores. Los desarrolladores pueden integrar cualquier API LLM soportada o modelos autohospedados, configurar espacios de observación y definir mapeos de acciones para crear agentes que planifican, razonan y aprenden en múltiples ciclos. Herramientas integradas de registro, recuperación de errores y análisis permiten monitoreo en tiempo real y refinamiento iterativo. Ya sea para automatizar flujos de investigación, generar informes o orquestrar procesos autónomos, LionAGI acelera la creación de agentes inteligentes y adaptables con mínimo código repetido.

ManasAI es un framework basado en Python que permite la creación de agentes IA autónomos con estado integrado y componentes modulares. Ofrece abstracciones principales para el razonamiento del agente, memoria a corto y largo plazo, integraciones con herramientas y API externas, manejo de eventos impulsado por mensajes y orquestación multi-agente. Los agentes se pueden configurar para gestionar contexto, ejecutar tareas, manejar reintentos y recopilar retroalimentación. Su arquitectura plug-in permite a los desarrolladores personalizar backends de memoria, herramientas y orquestadores para flujos de trabajo específicos, siendo ideal para prototipar chatbots, trabajadores digitales y canalizaciones automatizadas que requieren contexto persistente e interacciones complejas.

Swarms.ai ofrece una interfaz visual para definir y conectar múltiples agentes de IA en flujos de trabajo inteligentes. Cada agente puede configurarse con roles específicos, fuentes de datos e integraciones API personalizadas. Los agentes colaboran compartiendo mensajes, activando acciones y compartiendo contexto para gestionar tareas complejas de extremo a extremo. La plataforma ofrece control de acceso basado en roles, control de versiones y análisis en tiempo real para monitorear el rendimiento del enjambre. No se requiere programación: los usuarios arrastran y sueltan componentes, configuran desencadenantes y enlazan salidas para diseñar procesos automatizados para soporte, ventas, operaciones y más.

El Marco del Sistema Multiagente proporciona una estructura modular para construir y orquestar múltiples agentes IA dentro de aplicaciones Python. Incluye un gestor de agentes para lanzar y supervisar agentes, una infraestructura de comunicación que soporta protocolos varios (ej., paso de mensajes, difusión de eventos), y almacenes de memoria personalizables para la retención de conocimientos a largo plazo. Los desarrolladores pueden definir roles distintos para los agentes, asignar tareas especializadas y configurar estrategias cooperativas como construcción de consenso o votación. El framework se integra sin problemas con modelos IA externos y bases de datos de conocimiento, permitiendo que los agentes razonen, aprendan y se adapten. Ideal para simulaciones distribuidas, agrupaciones de agentes conversacionales y pipelines de decisiones automáticos, el sistema acelera la resolución de problemas complejos aprovechando la autonomía en paralelo.

Multi-Agent-Blueprint es una base de código open-source integral para construir y orquestar múltiples agentes impulsados por IA que colaboran para abordar tareas complejas. En su núcleo, ofrece un sistema modular para definir roles distintos de agentes —como investigadores, analistas y ejecutores— cada uno con almacenes de memoria dedicados y plantillas de solicitud. El marco se integra perfectamente con grandes modelos de lenguaje, APIs de conocimiento externas y herramientas personalizadas, permitiendo una delegación dinámica de tareas y bucles de retroalimentación iterativos entre agentes. También incluye registro y monitoreo integrados para rastrear interacciones y salidas de agentes. Con flujos de trabajo personalizables y componentes intercambiables, desarrolladores e investigadores pueden prototipar rápidamente pipelines multi-agente para aplicaciones como generación de contenido, análisis de datos, desarrollo de productos o soporte al cliente automatizado.

Multi-Agent Coordination proporciona una API ligera para definir agentes IA, registrarlos en un coordinador central y despachar tareas para la resolución colaborativa de problemas. Gestiona el enrutamiento de mensajes, el control de concurrencia y la agregación de resultados. Los desarrolladores pueden incorporar comportamientos de agentes personalizados, ampliar canales de comunicación y monitorizar las interacciones mediante registros integrados y hooks. Este marco simplifica el desarrollo de flujos de trabajo IA distribuidos, donde cada agente se especializa en una subtarea y el coordinador asegura una colaboración fluida.

OpenAI Agents MCP Server proporciona una base sólida para desplegar y gestionar agentes autónomos impulsados por modelos de OpenAI. Expone una API RESTful flexible para crear, configurar y controlar agentes, permitiendo a los desarrolladores orquestar tareas de múltiples pasos, coordinar interacciones entre agentes y mantener memoria persistente entre sesiones. El marco soporta integraciones de herramientas tipo plugin, registros avanzados de conversaciones y estrategias de planificación personalizables. Al abstraer las preocupaciones de infraestructura, MCP Server agiliza el proceso de desarrollo, facilitando prototipado rápido y despliegue escalable de asistentes conversacionales, automatización de flujos de trabajo y empleados digitales impulsados por IA en entornos de producción.

Pipe Pilot es una herramienta de código abierto que permite a los desarrolladores construir, visualizar y gestionar pipelines de IA en Python. Ofrece una API declarativa o configuración YAML para encadenar tareas como generación de texto, clasificación, enriquecimiento de datos y llamadas API REST. Los usuarios pueden implementar ramas condicionales, bucles, reintentos y manejadores de errores para crear flujos de trabajo resistentes. Pipe Pilot mantiene el contexto de ejecución, registra cada paso y admite modos de ejecución en paralelo o secuenciales. Se integra con los principales proveedores de LLM, funciones personalizadas y servicios externos, siendo ideal para automatizar informes, chatbots, procesamiento inteligente de datos y aplicaciones IA complejas en múltiples etapas.

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.

Suna permite a las organizaciones construir agentes de IA de extremo a extremo que gestionan tareas repetitivas, conectan con APIs y orquestan flujos de trabajo de múltiples pasos. A través de una interfaz de arrastrar y soltar, los usuarios pueden definir eventos desencadenantes, mapear flujos de datos e integrar servicios de terceros como CRM, correo electrónico y bases de datos. La plataforma aprovecha grandes modelos de lenguaje para proporcionar capacidades de comprensión del lenguaje natural y toma de decisiones dentro de cada agente. Con monitoreo, registros y alertas integrados, los equipos pueden rastrear el rendimiento del agente y optimizar los flujos en tiempo real. Suna también ofrece control de versiones, funciones de colaboración y opciones de despliegue seguro, asegurando escalabilidad y gobernanza. Desde automatización de soporte al cliente hasta extracción de datos y generación de informes, Suna permite a las empresas automatizar operaciones a gran escala.

SuperPilot es un marco de agente IA autónomo que utiliza grandes modelos de lenguaje para realizar tareas de múltiples pasos sin intervención manual. Al integrar GPT y modelos de Anthropic, puede generar planes, llamar a herramientas externas como un navegador sin interfaz para web scraping, un terminal para ejecutar comandos de shell y módulos de memoria para retener contexto. Los usuarios definen metas y SuperPilot orquesta dinámicamente sub-tareas, mantiene una cola de tareas y se adapta a nueva información. La arquitectura modular permite agregar herramientas personalizadas, ajustar configuraciones de modelos y registrar interacciones. Con bucles de retroalimentación incorporados, la entrada humana puede perfeccionar la toma de decisiones y mejorar resultados. Esto hace que SuperPilot sea adecuado para automatizar investigación, tareas de codificación, pruebas y flujos de trabajo de procesamiento de datos rutinarios.

TinyAgent proporciona un marco ligero para orquestar tareas complejas con modelos GPT de OpenAI. Los desarrolladores instalan mediante pip, configuran una clave API, definen herramientas o plugins, y utilizan un contexto en memoria para mantener conversaciones de múltiples pasos. TinyAgent soporta encadenar tareas, integrar APIs externas y persistir memorias de usuario o sistema. Su API simple en Python te permite prototipar flujos de trabajo de análisis de datos autónomos, chatbots de atención al cliente, asistentes de generación de código u otros casos que requieran un agente inteligente y con estado. La biblioteca permanece completamente de código abierto, extensible y multiplataforma.

WanderMind ofrece una arquitectura modular para construir agentes AI autoguiados. Gestiona un almacenamiento de memoria persistente para mantener el contexto entre sesiones, se integra con herramientas y APIs externas para funciones extendidas, y orquesta razonamientos de múltiples pasos mediante planificadores personalizables. Los desarrolladores pueden conectar diferentes proveedores LLM, definir tareas asíncronas y extender el sistema con nuevos adaptadores de herramientas. Este marco acelera la experimentación con flujos de trabajo autónomos, permitiendo aplicaciones desde la exploración de ideas hasta asistentes de investigación automatizados sin una sobrecarga significativa de ingeniería.

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.

El Multi-LLM Dynamic Agent Router es un marco de arquitectura abierta para construir colaboraciones de agentes de IA. Cuenta con un enrutador dinámico que dirige las sub-solicitudes al modelo lingüístico óptimo y una interfaz GraphQL para definir prompts compuestos, consultar resultados y fusionar respuestas. Esto permite a los desarrolladores dividir tareas complejas en micro-prompts, enviarlos a LLM especializados y recombinar las salidas de forma programática, logrando mayor relevancia, eficiencia y mantenibilidad.

mini-agi fue diseñado para simplificar la creación de agentes de IA autónomos proporcionando un marco modular y minimalista. Construido en Python, aprovecha los modelos de lenguaje de OpenAI para interpretar metas de alto nivel, descomponer en subtareas y orquestar llamadas a herramientas, como peticiones HTTP, operaciones con archivos o acciones personalizadas. El marco incluye almacenamiento de memoria para rastrear el estado del agente y resultados, un módulo planificador para la descomposición de tareas usando heurísticas basadas en costos, y un módulo ejecutor que invoca secuencialmente las herramientas. Con archivos de configuración, los usuarios pueden insertar herramientas personalizadas, definir plantillas de prompts y ajustar la profundidad de planificación. La arquitectura ligera de mini-agi lo hace ideal para prototipar agentes de IA que realizan consultas de investigación, automatizan flujos de trabajo o generan código de forma autónoma.

Rawr Agent es un framework modular y de código abierto en Python que permite a los desarrolladores construir agentes AI autónomos mediante la orquestación de flujos de trabajo complejos de interacciones con LLM. Basado en LangChain, permite definir secuencias de tareas a través de configuraciones en YAML o código Python, integrando herramientas como API web, consultas a bases de datos y scripts personalizados. Incluye componentes de memoria para almacenar historial conversacional y embeddings vectoriales, mecanismos de caché para optimizar llamadas repetidas y una gestión robusta de registros y errores para monitorizar el comportamiento del agente. Su arquitectura extensible permite agregar herramientas y adaptadores personalizados, siendo adecuado para tareas como investigación automatizada, análisis de datos, generación de informes y chatbots interactivos. Con una API sencilla, los equipos pueden prototipar y desplegar rápidamente agentes inteligentes para diversas aplicaciones.

Real-Agents está diseñado para simplificar la creación y orquestación de agentes impulsados por IA que pueden realizar tareas complejas de manera autónoma. Construido en Python y compatible con los principales modelos de lenguaje grande, el marco presenta un diseño modular que comprende componentes centrales para la comprensión del lenguaje, razonamiento, almacenamiento de memoria y ejecución de herramientas. Los desarrolladores pueden integrar rápidamente servicios externos como APIs web, bases de datos y funciones personalizadas para ampliar las capacidades del agente. Real-Agents soporta mecanismos de memoria para mantener el contexto a través de las interacciones, permitiendo conversaciones de múltiples turnos y flujos de trabajo de larga duración. La plataforma también incluye utilidades para registro, depuración y escalado de agentes en entornos de producción. Al abstraer detalles de bajo nivel, Real-Agents optimiza el ciclo de desarrollo, permitiendo que los equipos se concentren en la lógica específica de tareas y entreguen soluciones automatizadas potentes.