negotiation_agent proporciona un conjunto de herramientas modular para construir bots de negociación autónomos impulsados por modelos similares a GPT. Los desarrolladores pueden especificar escenarios de negociación definiendo elementos, preferencias y funciones de utilidad para modelar los objetivos del agente. El marco incluye plantillas predefinidas de agentes y permite integrar estrategias personalizadas, abarcando generación de ofertas, evaluación de contraofertas, decisiones de aceptación y cierre de acuerdos. Gestiona los flujos de diálogo mediante protocolos estandarizados, soporta simulaciones en lotes para experimentos estilo torneo y calcula métricas de rendimiento como tasa de acuerdo, ganancias de utilidad y puntuaciones de equidad. La arquitectura abierta facilita cambiar los backends LLM subyacentes y extender la lógica del agente a través de plugins. Con negotiation_agent, los equipos pueden crear rápidamente prototipos y evaluar soluciones de negociación automatizada en comercio electrónico, investigación y entornos educativos.

Tambo ofrece una solución completa para crear, implementar y gestionar agentes de IA en su organización. Los usuarios comienzan seleccionando de una biblioteca de plantillas de agentes preconstruidas o configurando un flujo de trabajo personalizado a través de un editor visual. Cada agente es impulsado por los modelos GPT de OpenAI y puede integrarse con múltiples aplicaciones como Slack, Google Workspace y correo electrónico para realizar tareas como programación de reuniones, redacción de correos, resumen de documentos y análisis de datos. Tambo también proporciona paneles de monitorización, análisis de uso y funciones de colaboración en equipo, permitiendo que las empresas escalen sus esfuerzos de automatización de IA de manera segura y eficiente sin escribir código.

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.

Pydantic AI utiliza modelos de Pydantic para encapsular las definiciones de agentes de IA, llevando a cabo una validación de tipos segura para las entradas y salidas. Los desarrolladores declaran plantillas de solicitudes como campos del modelo, validando automáticamente los datos del usuario y las respuestas de los agentes. El marco ofrece manejo de errores integrado, lógica de reintento y soporte para llamadas a funciones. Se integra con los LLMs populares (OpenAI, Azure, Anthropic, etc.), soporta flujos de trabajo asíncronos y permite la composición modular de agentes. Con esquemas claros y capas de validación, Pydantic AI reduce errores en tiempo de ejecución, simplifica la gestión de solicitudes y acelera la creación de agentes de IA robustos y mantenibles.

DSpy Agents es un toolkit de Python de código abierto que simplifica la creación de agentes de IA autónomos. Ofrece una arquitectura modular para ensamblar agentes con herramientas personalizables para scraping web, análisis de documentos, consultas a bases de datos e integraciones con modelos de lenguaje (OpenAI, Hugging Face). Los desarrolladores pueden orquestar flujos de trabajo complejos usando plantillas de agentes preconstruidas o definir conjuntos de herramientas personalizadas para automatizar tareas como resúmenes de investigaciones, soporte al cliente y pipelines de datos. Con gestión de memoria integrada, registro, generación aumentada por recuperación, colaboración multi-agente y despliegue sencillo via contenedores o entornos serverless, DSpy Agents acelera el desarrollo de aplicaciones basadas en agentes sin código repetitivo.

El Kaiban Agents Aggregator proporciona un panel unificado para explorar y gestionar agentes IA construidos con el framework KaibanJS. Los usuarios pueden filtrar agentes por categoría, ver documentación detallada, probar el comportamiento del agente y desplegar con un clic en entornos de staging o producción. La plataforma realiza seguimiento de métricas en tiempo de ejecución y registros de uso, permitiendo monitorización del rendimiento y rápida iteración. Las herramientas de colaboración incorporadas permiten a varias partes agregar anotaciones, comentarios y compartir configuraciones, mientras que las integraciones API simplifican la incorporación de agentes en aplicaciones o flujos de trabajo existentes.

SCOUT-2 ofrece una arquitectura modular para construir agentes autónomos impulsados por modelos de lenguaje grandes. Incluye descomposición de objetivos, planificación de tareas, un motor de ejecución y un módulo de reflexión basado en retroalimentación. Los desarrolladores definen un objetivo de alto nivel, y SCOUT-2 genera automáticamente un árbol de tareas, asigna agentes trabajadores para su ejecución, supervisa el progreso y ajusta las tareas según los resultados. Se integra con las API de OpenAI y puede extenderse con indicaciones y plantillas personalizadas para soportar una amplia variedad de flujos de trabajo.

Agents Factory proporciona un entorno completo para crear agentes autónomos impulsados por modelos de lenguaje y modelos específicos de dominio de última generación. A través de su intuitivo constructor de flujos de trabajo con arrastrar y soltar, los usuarios pueden ensamblar comportamientos de agentes definiendo desencadenantes, acciones y puntos de decisión. La plataforma incluye una biblioteca de plantillas de agentes preconfigurados, desde bots de atención al cliente hasta asistentes de análisis de datos, que pueden personalizarse según las necesidades empresariales. Agents Factory también soporta integraciones con servicios de terceros vía API REST y webhooks, permitiendo a los agentes obtener datos de CRM, bases de datos y herramientas SaaS. Los paneles de monitoreo en tiempo real permiten rastrear la actividad del agente, métricas de rendimiento y logs para depuración. La programación incorporada y la orquestación de eventos permiten que los agentes ejecuten tareas a demanda o en un horario, entregando automatización confiable y escalable en las organizaciones.