Llamator es una biblioteca JavaScript de código abierto que permite a los desarrolladores construir agentes de IA autónomos combinando módulos de memoria, integraciones de herramientas y plantillas de prompts dinámicos en una pipeline unificada. Orquesta la planificación, ejecución de acciones y bucles de reflexión para gestionar tareas en múltiples pasos, soporta múltiples proveedores LLM y permite definiciones personalizadas de herramientas para llamadas API o procesamiento de datos. Con Llamator, puedes crear prototipos rápidamente de chatbots, asistentes personales y flujos de trabajo automatizados en aplicaciones web o Node.js, aprovechando una arquitectura modular para una fácil extensión y pruebas.

Melissa proporciona una arquitectura ligera y extensible para construir agentes impulsados por IA sin requerir un extenso código boilerplate. En su núcleo, el framework utiliza un sistema basado en plugins donde los desarrolladores pueden registrar acciones personalizadas, conectores de datos y módulos de memoria. El subsistema de memoria permite la conservación del contexto a través de interacciones, mejorando la continuidad conversacional. Los adaptadores de integración permiten a los agentes obtener y procesar información desde API, bases de datos o archivos locales. Combinando una API sencilla, herramientas CLI y interfaces estandarizadas, Melissa agiliza tareas como automatizar consultas de clientes, generar informes dinámicos o orquestar flujos de trabajo de múltiples pasos. El framework es independiente del lenguaje para integraciones, adecuado para proyectos centrados en Python y puede desplegarse en entornos Linux, macOS o Docker.

Multi-Agents proporciona un entorno estructurado donde diferentes agentes de IA—como planificadores, ejecutores y críticos—colaboran para resolver tareas de múltiples pasos. El agente planificador descompone metas de alto nivel en sub tareas, el agente ejecutor interactúa con APIs o herramientas externas para realizar cada paso, y el agente crítico revisa los resultados para asegurar precisión y coherencia. Módulos de memoria permiten a los agentes almacenar contexto entre interacciones, mientras que un sistema de mensajería asegura una comunicación fluida. El marco es extensible, permitiendo a los usuarios agregar roles personalizados, integrar herramientas propietarias o cambiar los backends LLM para casos de uso especializados.

Ruler es un agente de IA sin código que optimiza los flujos de trabajo basados en reglas. Permite a los usuarios definir reglas condicionales, enlazar múltiples pasos e integrar fuentes externas de datos para automatizar procesos complejos. Con una interfaz de arrastrar y soltar, Ruler facilita la creación de lógica ramificada, activar acciones en aplicaciones y enviar notificaciones automáticas. Paneles de control en tiempo real y registros brindan información sobre el rendimiento de las reglas, mientras que el control de versiones integrado asegura actualizaciones seguras. La arquitectura API-first de Ruler admite integraciones perfectas con CRM, ERP y plataformas de mensajería. Los equipos pueden modelar rápidamente políticas comerciales, verificaciones de cumplimiento y procesos de aprobación, reduciendo la intervención manual y acelerando ciclos de decisión. Ya sea automatizando aprobaciones de préstamos, enrutamiento de soporte al cliente o alertas de cadena de suministro, Ruler ofrece operaciones consistentes y confiables sin necesidad de codificación.

Bot-With-Plan ofrece una plantilla modular en Python para construir agentes IA que primero generan un plan detallado antes de la ejecución. Utiliza GPT de OpenAI para analizar instrucciones de usuario, descomponer tareas en pasos secuenciales, validar el plan y luego ejecutar cada paso a través de herramientas externas como búsqueda en la web o calculadoras. El framework incluye gestión de prompts, análisis de planes, orquestación de ejecución y manejo de errores. Separando las fases de planificación y ejecución, ofrece mayor supervisión, depuración más sencilla y una estructura clara para ampliación con nuevas herramientas o capacidades.

Inngest AgentKit ofrece un marco completo para desarrollar agentes AI dentro de un entorno Node.js. Aprovecha la arquitectura impulsada por eventos de Inngest para activar flujos de trabajo de agentes en base a eventos externos como solicitudes HTTP, tareas programadas o llamadas webhook. El kit incluye utilidades de renderizado de plantillas para crear respuestas dinámicas, gestión de estado integrada para mantener el contexto durante las sesiones, y una integración sin fisuras con APIs externas y modelos de lenguaje. Los agentes pueden transmitir respuestas parciales en tiempo real, gestionar lógica compleja y orquestar procesos de múltiples pasos con manejo de errores y reintentos. Al abstraer la infraestructura y las preocupaciones de flujo de trabajo, AgentKit permite a los desarrolladores centrarse en diseñar comportamientos inteligentes, reduciendo código repetitivo y acelerando el despliegue de asistentes conversacionales, pipelines de procesamiento de datos y bots de automatización.

agent-steps es un marco de orquestación de pasos en Python diseñado para facilitar el desarrollo de agentes AI mediante la descomposición de tareas complejas en pasos discretos y reutilizables. Cada paso encapsula una acción específica, como invocar un modelo de lenguaje, realizar transformaciones de datos o llamadas a APIs externas, y puede pasar contexto a pasos posteriores. La biblioteca soporta ejecución síncrona y asíncrona, permitiendo pipelines escalables. Las herramientas integradas de registro y depuración brindan transparencia en la ejecución de pasos, mientras que su arquitectura modular promueve la mantenibilidad. Los usuarios pueden definir tipos de pasos personalizados, enlazarlos en flujos de trabajo e integrarlos fácilmente en aplicaciones Python existentes. agent-steps es adecuado para construir chatbots, pipelines automatizados de datos, sistemas de soporte para decisiones y otras soluciones de IA de múltiples pasos.