EspressoAI proporciona a los desarrolladores un entorno estructurado para diseñar, configurar y desplegar agentes de IA impulsados por modelos de lenguaje grande. Soporta el registro e invocación de herramientas desde los flujos de trabajo del agente, gestiona el contexto conversacional a través de módulos de memoria integrados y permite encadenar sugerencias para razonamiento de múltiples pasos. Los desarrolladores pueden integrar API externas, complementos personalizados y lógica condicional para adaptar el comportamiento del agente. El diseño modular del marco asegura la extensibilidad, permitiendo a los equipos intercambiar componentes, agregar nuevas capacidades o adaptarse a LLMs patentados sin reescribir la lógica principal.

Whiz está diseñado para ofrecer una base sólida para desarrollar agentes inteligentes capaces de realizar flujos de trabajo conversacionales y de tareas complejas. Usando Whiz, los desarrolladores definen "herramientas"—funciones en Python o APIs externas—que el agente puede invocar al procesar consultas del usuario. Un módulo de memoria integrado captura y recupera el contexto de la conversación, permitiendo interacciones coherentes de múltiples turnos. Un motor de planificación dinámico descompone metas en pasos accionables, mientras que una interfaz flexible permite inyectar políticas personalizadas, registros de herramientas y backend de memoria. Whiz soporta búsqueda semántica basada en embeddings para recuperar documentos relevantes, registro para auditoría y ejecución asíncrona para escalar. Totalmente de código abierto, Whiz puede desplegarse en cualquier lugar que ejecute Python, permitiendo la creación rápida de prototipos de bots de soporte al cliente, asistentes de análisis de datos o agentes especializados en dominio con mínima cantidad de código repetido.

La plantilla de App Agentic es un proyecto Next.js completamente configurado que sirve como base para desarrollar aplicaciones de agentes impulsadas por IA. Incorpora una estructura de carpetas modular, gestión de variables de entorno y ejemplos de flujos de trabajo de agentes que aprovechan modelos GPT de OpenAI y bases de datos vectoriales como Pinecone. La plantilla muestra patrones clave como cadenas secuenciales de múltiples pasos, agentes conversacionales de Q&A y endpoints de generación de texto. Los desarrolladores pueden personalizar fácilmente la lógica de las cadenas, integrar servicios adicionales y desplegar en plataformas como Vercel o Netlify. Con soporte para TypeScript y manejo de errores integrado, el esquema reduce el tiempo de configuración inicial y proporciona documentación clara para futuras extensiones.

Agentic Kernel ofrece una arquitectura desacoplada para construir agentes de IA combinando componentes reutilizables. Los desarrolladores pueden definir pipelines de planificación para desglosar metas, configurar memorias a corto y largo plazo usando incrustaciones o backends basados en archivos, y registrar herramientas o APIs externas para la ejecución de acciones. El framework soporta selección dinámica de herramientas, ciclos de reflexión del agente y planificación integrada para gestionar flujos de trabajo. Su diseño modular es compatible con cualquier proveedor de LLM y componentes personalizados, permitiendo casos de uso como asistentes conversacionales, agentes de investigación automatizada y bots de procesamiento de datos. Con registro transparente, gestión de estado y fácil integración, Agentic Kernel acelera el desarrollo asegurando mantenibilidad y escalabilidad en aplicaciones basadas en IA.

El Agente de IA con MCP es un marco completo diseñado para facilitar el desarrollo de agentes IA avanzados capaces de mantener un contexto a largo plazo, realizar razonamiento de múltiples pasos y adaptar estrategias según la memoria. Utiliza un diseño modular con Memory Manager, Conditional Planner y Prompt Manager, permitiendo integraciones personalizadas y extensiones con varios LLM. El Memory Manager almacena persistentemente interacciones pasadas, asegurando la retención del contexto. El Conditional Planner evalúa condiciones en cada paso y selecciona dinámicamente la siguiente acción. El Prompt Manager formatea entradas y encola tareas de manera fluida. Escrito en Python, se integra con modelos GPT de OpenAI vía API, soporta generación aumentada por recuperación y facilita agentes conversacionales, automatización de tareas o sistemas de apoyo a decisiones. Documentación extensa y ejemplos guían a los usuarios en configuración y personalización.

El Taller de Agentes IA es un repositorio completo que ofrece ejemplos prácticos y plantillas para desarrollar Agentes de IA con Python. Incluye notebooks de Jupyter que muestran frameworks de agentes, integraciones de herramientas (por ejemplo, búsqueda web, operaciones de archivos, consultas a bases de datos), mecanismos de memoria y razonamiento de múltiples pasos. Los usuarios aprenden a configurar planificadores de agentes personalizados, definir esquemas de herramientas e implementar flujos de trabajo conversacionales en bucle. Cada módulo presenta ejercicios sobre manejo de fallos, optimización de prompts y evaluación de resultados del agente. El código soporta llamadas a funciones de OpenAI y conectores LangChain, permitiendo una extensión fluida para tareas específicas del dominio. Ideal para desarrolladores que buscan prototipar asistentes autónomos, bots de automatización de tareas o agentes de preguntas y respuestas, ofreciendo una ruta paso a paso desde agentes básicos hasta flujos de trabajo avanzados.

Autogen Studio Research es un prototipo de investigación alojado en GitHub para construir, visualizar y iterar aplicaciones de IA multi-agente. Incluye una interfaz web que permite arrastrar y soltar componentes de agentes, definir canales de comunicación y configurar pipelines de ejecución. En el fondo, utiliza un SDK Python para conectar con diversos backends LLM (OpenAI, Azure, modelos locales) y proporciona registros en tiempo real, métricas y herramientas de depuración. La plataforma está diseñada para prototipado rápido de sistemas de agentes colaborativos, flujos de decisiones y orquestación automatizada de tareas.

LeanAgent es un marco basado en Python diseñado para facilitar la creación de agentes IA autónomos. Ofrece módulos de planificación integrados que aprovechan grandes modelos de lenguaje para la toma de decisiones, una capa de integración de herramientas extensible para llamar a API externas o scripts personalizados, y un sistema de gestión de memoria que mantiene el contexto entre interacciones. Los desarrolladores pueden configurar flujos de trabajo del agente, integrar herramientas personalizadas, iterar rápidamente con utilidades de depuración y desplegar agentes listos para producción para diversos dominios.

El adaptador de herramientas MCP actúa como una capa intermedia entre agentes basados en modelos de lenguaje y las implementaciones de herramientas externas. Al registrar firmas de funciones o descriptores de herramientas, el marco analiza automáticamente las salidas del agente que especifican llamadas a herramientas, asigna el adaptador apropiado, maneja la serialización de entrada y devuelve el resultado al contexto de razonamiento. Las funciones incluyen descubrimiento dinámico de herramientas, control de concurrencia, registro y pipelines de manejo de errores. Soporta definir interfaces de herramientas personalizadas e integrar servicios en la nube o en las instalaciones. Esto permite construir flujos de trabajo complejos de múltiples herramientas, como orquestación de APIs, recuperación de datos y operaciones automatizadas, sin modificar el código del agente subyacente.

El marco de IA multi-agente proporciona una solución de extremo a extremo para orquestar múltiples agentes autónomos en entornos en la nube. Aprovecha la base de datos sin servidor compatible con Postgres de Neon para almacenar el historial de conversaciones y el estado del agente, Azure Functions para ejecutar la lógica del agente a escala, y APIs de OpenAI para potenciar la comprensión y generación del lenguaje natural. Los colas de mensajes integradas y los comportamientos basados en roles permiten a los agentes colaborar en tareas como investigación, programación, soporte al cliente y análisis de datos. Los desarrolladores pueden personalizar las políticas del agente, las reglas de memoria y los flujos de trabajo para adaptarse a diversos requisitos comerciales.

NeXent es un marco de agentes de IA flexible que permite definir trabajadores digitales personalizados mediante YAML o SDK de Python. Puedes integrar múltiples LLMs, API externas y cadenas de herramientas en pipelines modulares. Los módulos de memoria integrados permiten interacciones con estado, mientras que un panel de monitoreo proporciona información en tiempo real. NeXent soporta despliegue en local y en la nube, contenedores Docker y escala horizontalmente para cargas de trabajo empresariales. El diseño de código abierto fomenta la extensibilidad y plugins comunitarios.

OpenAI Agents JS permite a los desarrolladores construir agentes de IA combinando modelos de OpenAI con conjuntos de herramientas personalizadas. Los agentes pueden procesar entradas de usuario, llamar a APIs externas, gestionar conversaciones con memoria y realizar tareas como extracción de datos, generación de código o búsqueda de datos. El marco ofrece un sistema de plugins para registrar herramientas, una clase estandarizada de Agente para la orquestación, abstracciones de memoria integradas y soporte tanto para modelos basados en chat como en completación. Las funciones incluyen recuperación de errores, orquestación multi-herramienta y middleware personalizable. Al definir herramientas y alimentarlas en la instancia del agente, puedes implementar flujos de trabajo sofisticados impulsados por IA en Node.js o en navegadores con una cantidad mínima de código. Además, simplifica la gestión de claves API y soporta operaciones asíncronas, permitiendo a los agentes ejecutar tareas de larga duración o integrarse con bases de datos y colas de mensajes sin esfuerzo.