CrewAI GUI Qt proporciona un entorno visual completo para diseñar y ejecutar pipelines de agentes de IA basados en el marco CrewAI. Los usuarios pueden arrastrar y soltar nodos configurables que representan fuentes de datos, modelos LLM, pasos de procesamiento y manejadores de salida en un lienzo, y luego enlazarlos para definir flujos de trabajo secuenciales o paralelos. Cada nodo expone parámetros personalizables como temperatura, límites de tokens y endpoints API, proporcionando un control detallado sobre el comportamiento del modelo. El motor de ejecución en tiempo real ejecuta el gráfico, muestra salidas intermedias en paneles de consola y resalta errores para depuración. Además, los proyectos pueden guardarse en JSON o XML, importarse para colaboración y exportarse como scripts independientes. La aplicación soporta extensiones mediante plugins, registro y monitoreo del rendimiento, siendo ideal para prototipado, investigación y desarrollo de agentes de nivel producción.

Fast-LLM-Agent-MCP es un marco de trabajo Python ligero de código abierto para construir agentes IA que combinan gestión de memoria, razonamiento en cadena y planificación en múltiples pasos. Los desarrolladores pueden integrarlo con OpenAI, Azure OpenAI, Llama local y otros modelos para mantener el contexto de la conversación, generar rastros de razonamiento estructurados y descomponer tareas complejas en subtareas ejecutables. Su diseño modular permite la integración de herramientas personalizadas y almacenes de memoria, ideal para aplicaciones como asistentes virtuales, sistemas de apoyo a decisiones y bots de soporte al cliente automatizados.

Langroid proporciona un marco de agentes integral que capacita a los desarrolladores para construir aplicaciones sofisticadas impulsadas por IA con la mínima carga. Presenta un diseño modular que permite personajes de agentes personalizados, memoria con estado para retener contexto y una integración fluida con grandes modelos de lenguaje (LLMs) como OpenAI, Hugging Face y endpoints privados. Las herramientas de Langroid permiten a los agentes ejecutar código, obtener datos de bases de datos, llamar a APIs externas y procesar entradas multimodales como texto, imágenes y audio. Su motor de orquestación gestiona flujos de trabajo asíncronos y llamadas a herramientas, mientras que el sistema de plugins facilita la extensión de capacidades de los agentes. Al abstraer interacciones complejas con LLMs y la gestión de memoria, Langroid acelera el desarrollo de chatbots, asistentes virtuales y soluciones de automatización para diversas necesidades industriales.

El Sistema de Agentes Lingüísticos es un marco de Python de código abierto diseñado para construir agentes inteligentes que aprovechan modelos de lenguaje para planificar y ejecutar tareas. Incluye componentes para gestión de memoria, registro de herramientas, planificador y ejecutor, permitiendo a los agentes mantener contexto, llamar APIs externas, realizar búsquedas web y automatizar flujos de trabajo. Configurable mediante YAML, soporta múltiples proveedores de LLM, facilitando el prototipado rápido de chatbots, resúmers de contenido y asistentes autónomos. Los desarrolladores pueden ampliar la funcionalidad creando herramientas y backends de memoria personalizados, y desplegar agentes localmente o en servidores.

micro-agent proporciona un conjunto minimalista pero potente de abstracciones para crear agentes de IA autónomos. Construido en TypeScript, funciona sin problemas tanto en navegador como en Node.js, permitiendo definir agentes con plantillas de prompts personalizadas, lógica de decisión e integraciones de herramientas extensibles. Los agentes pueden aprovechar el razonamiento de cadena de pensamiento, interactuar con APIs externas y mantener memoria conversacional o específica de tareas. La biblioteca incluye utilidades para manejar respuestas de API, gestión de errores y persistencia de sesiones. Con micro-agent, los desarrolladores pueden prototipar y desplegar agentes para tareas como automatización de flujos de trabajo, construcción de interfaces conversacionales o orquestación de pipelines de procesamiento de datos, sin la sobrecarga de frameworks más grandes. Su diseño modular y API clara facilitan extenderlo e incorporarlo en aplicaciones existentes.

La Simulación Multi Agente ofrece una API flexible para definir clases de Agentes con sensores, actuadores y lógica de decisión personalizables. Los usuarios configuran entornos con obstáculos, recursos y protocolos de comunicación, y luego ejecutan bucles de simulación basados en pasos o en tiempo real. La integración incorporada de registro, programación de eventos y Matplotlib ayuda a seguir los estados de los agentes y a visualizar los resultados. El diseño modular permite extender fácilmente con nuevos comportamientos, entornos y optimizaciones de rendimiento, haciéndola ideal para investigación académica, propósitos educativos y prototipado de escenarios multiagente.

SeeAct está diseñado para capacitar a agentes visión-lenguaje con una pipeline de dos etapas: un módulo de planificación impulsado por grandes modelos de lenguaje genera subobjetivos basados en escenas observadas, y un módulo de ejecución traduce estos subobjetivos en acciones específicas del entorno. Una columna vertebral de percepción extrae características de objetos y escenas de imágenes o simulaciones. La arquitectura modular permite reemplazar fácilmente planificadores o redes de percepción y soporta evaluación en AI2-THOR, Habitat y entornos personalizados. SeeAct acelera la investigación en IA embebida interactiva ofreciendo descomposición de tareas de extremo a extremo, acoplamiento y ejecución.

Hyperbolic Time Chamber proporciona un entorno flexible para construir agentes de IA, ofreciendo componentes para gestión de memoria, orquestación de ventanas de contexto, encadenamiento de prompts, integración de herramientas y control de ejecución. Los desarrolladores definen comportamientos de agentes mediante bloques modulares, configuran memorias personalizadas (a corto y largo plazo) y enlazan APIs externas o herramientas locales. El marco incluye soporte asíncrono, registros y utilidades de depuración, permitiendo iteraciones rápidas y despliegues de agentes complejos en proyectos Python.

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.

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.

Agent Script proporciona una capa de scripting declarativa sobre modelos de lenguaje grandes, permitiéndote escribir scripts en YAML o JSON que definan flujos de trabajo del agente, llamadas a herramientas y uso de memoria. Puedes conectar OpenAI, LLM locales u otros proveedores, conectar APIs externas como herramientas y configurar backends de memoria a largo plazo. El marco gestiona la gestión del contexto, ejecución asíncrona y registros detallados de forma predeterminada. Con un mínimo código, puedes prototipar chatbots, flujos RPA, agentes de extracción de datos o bucles de control personalizados, facilitando la creación, prueba y despliegue de automatizaciones alimentadas por IA.

Agentle proporciona un marco estructurado para que los desarrolladores construyan agentes de IA personalizados con mínima codificación repetitiva. Soporta definir flujos de trabajo de agentes como secuencias de tareas, integración fluida con API y herramientas externas, gestión de memoria conversacional para la preservación del contexto y registros integrados para la auditabilidad. La biblioteca también ofrece hooks para ampliar funciones, coordinación de múltiples agentes en pipelines complejos y una interfaz unificada para ejecutar agentes localmente o desplegarlos mediante APIs HTTP.

Agents-Deep-Research está diseñado para agilizar el desarrollo y la prueba de agentes IA autónomos ofreciendo una base de código modular y extensible. Cuenta con un motor de planificación de tareas que descompone objetivos definidos por el usuario en subtareas, un módulo de memoria a largo plazo que almacena y recupera contexto, y una capa de integración de herramientas que permite a los agentes interactuar con API externas y entornos simulados. El marco también proporciona scripts de evaluación y herramientas de benchmarking para medir el rendimiento de los agentes en diversos escenarios. Basado en Python y adaptable a diversos backends LLM, permite a investigadores y desarrolladores prototipar rápidamente nuevas arquitecturas de agentes, realizar experimentos reproducibles y comparar diferentes estrategias de planificación en condiciones controladas.