FastAPI Agents ofrece una capa de servicio robusta para el desarrollo de agentes basados en LLM utilizando el framework web FastAPI. Permite definir comportamientos de agentes con cadenas LangChain, herramientas y sistemas de memoria. Cada agente puede exponerse como un endpoint REST estándar, soportando solicitudes asíncronas, respuestas en streaming y cargas útiles personalizadas. La integración con almacenes vectoriales permite generación aumentada por recuperación para aplicaciones basadas en conocimiento. El framework incluye registros integrados, ganchos de monitoreo y soporte para Docker para despliegues en contenedor. Es fácil extender agentes con nuevas herramientas, middleware y autenticación. FastAPI Agents acelera la preparación para producción de soluciones IA, asegurando seguridad, escalabilidad y mantenibilidad en aplicaciones empresariales e investigativas.

AgentFence proporciona una capa de seguridad unificada para agentes AI, que abarca la aplicación de políticas, control de acceso y detección de anomalías. Ofrece SDKs para Python, Node.js y APIs REST para integrarse fácilmente con tus aplicaciones LLM. Con paneles de monitoreo en tiempo real y registros detallados de auditoría, los equipos de cumplimiento obtienen visibilidad total sobre el comportamiento del agente. Las políticas personalizables permiten definir acciones permitidas, reglas de uso de datos y roles de usuario. Las alertas automáticas notifican a los interesados sobre violaciones de políticas, mientras que los registros históricos respaldan análisis forenses e informes regulatorios.

Agentic-AI es un framework open-source de Python que simplifica la construcción de agentes autónomos que utilizan grandes modelos de lenguaje como GPT de OpenAI. Ofrece módulos centrales para planificación de tareas, persistencia de memoria e integración de herramientas, permitiendo a los agentes descomponer metas de alto nivel en pasos ejecutables. El framework soporta herramientas personalizadas basadas en plugins—APIs, scraping web, consultas a bases de datos—permitiendo que los agentes interactúen con sistemas externos. Cuenta con un motor de razonamiento en cadena que coordina planificación y ciclos de ejecución, recuperaciones de memoria contextuales y toma de decisiones dinámica. Los desarrolladores pueden configurar fácilmente el comportamiento del agente, monitorear los registros de acciones y ampliar la funcionalidad, logrando una automatización IA escalable y adaptable para diversas aplicaciones.

Blue Agent sirve como un conjunto completo de herramientas para construir agentes impulsados por IA en Node.js. Permite a los desarrolladores implementar el prompting en cadena para mejorar el razonamiento, integrar herramientas y API externas para funciones enriquecidas, y mantener la memoria de conversación para retención de contexto. El marco cuenta con un motor de planificación que secuencia tareas, un módulo de ejecución para realizar acciones y un registro integrado para rastrear decisiones del agente. Los desarrolladores pueden definir interfaces de herramientas personalizadas, orquestar flujos de trabajo de múltiples pasos y aprovechar llamadas a funciones para interactuar con servicios. La arquitectura modular de Blue Agent permite extensiones sin problemas con plugins y soporta herramientas de depuración para observar comportamientos del agente, haciendo que sea ideal para construir chatbots avanzados, asistentes autónomos y pipelines automatizados.

Minimalist Agent ofrece un marco básico para construir agentes AI en Python. Aprovecha las clases de agentes de LangChain y la API de OpenAI para realizar razonamiento en múltiples pasos, seleccionar herramientas de manera dinámica y ejecutar funciones. Puedes clonar el repositorio, configurar tu clave API de OpenAI, definir herramientas o endpoints personalizados, y ejecutar el script CLI para interactuar con el agente. El diseño se enfoca en claridad y extensibilidad, facilitando el estudio, modificación y ampliación de comportamientos principales del agente para experimentación o enseñanza.

El plugin GAMA Genstar añade capacidades de IA generativa a la plataforma GAMA proporcionando conectores a OpenAI, LLMs locales y endpoints de modelos personalizados. Los usuarios definen prompts y pipelines en GAML para generar decisiones de agentes, descripciones de entornos o parámetros de escenarios al vuelo. El plugin soporta llamadas API síncronas y asíncronas, almacenamiento en caché de respuestas y ajuste de parámetros. Facilita la integración de modelos de lenguaje natural en simulaciones a gran escala, reduciendo la escritura manual y fomentando comportamientos de agentes más ricos y adaptativos.

Multi-Agent Surveillance ofrece un marco de simulación flexible donde múltiples agentes IA actúan como depredadores o evasores en un mundo de cuadrícula discreto. Los usuarios pueden configurar parámetros del entorno como dimensiones de la cuadrícula, número de agentes, radios de detección y estructuras de recompensa. El repositorio incluye clases en Python para comportamiento de agentes, scripts de generación de escenarios, visualización incorporada mediante matplotlib y una integración fluida con bibliotecas populares de aprendizaje por refuerzo. Esto facilita la creación de referencias para la coordinación multi-agente, desarrollo de estrategias de vigilancia personalizadas y realización de experimentos reproducibles.

Multiagent_system ofrece un kit completo para la construcción y gestión de entornos multiagente. Los usuarios pueden definir escenarios de simulación personalizados, especificar comportamientos de agentes y aprovechar algoritmos pre-implementados como DQN, PPO y MADDPG. El marco soporta entrenamientos sincrónicos y asincrónicos, permitiendo que los agentes interactúen en paralelo o en configuraciones por turnos. Los módulos de comunicación integrados facilitan el paso de mensajes entre agentes para estrategias cooperativas. La configuración de experimentos se agiliza mediante archivos YAML y los resultados se registran automáticamente en CSV o TensorBoard. Los scripts de visualización ayudan a interpretar trayectorias de agentes, evolución de recompensas y patrones de comunicación. Diseñado para flujos de trabajo de investigación y producción, Multiagent_system escala de manera transparente desde prototipos en una sola máquina hasta entrenamiento distribuido en clústeres GPU.

NavGround Learning proporciona una caja de herramientas completa para desarrollar y evaluar agentes de aprendizaje por refuerzo en tareas de navegación. Soporta simulaciones multi-agente, modelado de colisiones, y sensores y actuadores personalizables. Los usuarios pueden elegir entre plantillas de políticas predefinidas o implementar arquitecturas personalizadas, entrenar con algoritmos RL de última generación y visualizar métricas de rendimiento. Su integración con OpenAI Gym y Stable Baselines3 simplifica la gestión de experimentos, mientras que las herramientas de registro y visualización integradas permiten un análisis profundo del comportamiento del agente y la dinámica de entrenamiento.

Simple-Agent es un marco de agentes IA de código abierto escrito en Python que utiliza la API de OpenAI para crear agentes conversacionales modulares. Permite a los desarrolladores definir funciones de herramientas que el agente puede invocar, mantener la memoria contextual entre interacciones y personalizar comportamientos del agente mediante módulos de habilidades. El marco gestiona el enrutamiento de solicitudes, la planificación de acciones y la ejecución de herramientas, para que puedas centrarte en la lógica específica de dominio. Con registro y manejo de errores integrados, Simple-Agent acelera el desarrollo de chatbots, asistentes automatizados y herramientas de soporte de decisiones impulsados por IA. Ofrece integración sencilla con API y fuentes de datos personalizadas, soporta llamadas asíncronas a herramientas y proporciona una interfaz de configuración simple. Úsalo para prototipar agentes de IA para soporte al cliente, análisis de datos, automatización y más. Su arquitectura modular facilita añadir nuevas capacidades sin alterar la lógica central. Respaldado por contribuciones comunitarias y documentación, Simple-Agent es ideal tanto para principiantes como para desarrolladores experimentados que buscan desplegar agentes inteligentes rápidamente.

El Swarm Simulator ofrece un entorno personalizable para experimentos multi-agentes en tiempo real. Los usuarios pueden ajustar parámetros clave — alineación, cohesión, separación — y observar la dinámica emergente en un lienzo visual. Cuenta con deslizadores de interfaz interactivos, ajuste dinámico del número de agentes y exportación de datos para análisis. Ideal para demostraciones educativas, prototipado de investigación o exploración aficionada de principios de inteligencia de enjambre.

SwarmFlow permite a los desarrolladores instanciar y coordinar una gran cantidad de agentes de IA usando flujos de trabajo configurables. Los agentes pueden intercambiar mensajes de forma asíncrona, delegar sub-tareas e integrar plugins personalizados para lógica específica del dominio. El framework gestiona la programación de tareas, agregación de resultados y gestión de errores, permitiendo a los usuarios centrarse en diseñar comportamientos y estrategias de colaboración de los agentes. La arquitectura modular de SwarmFlow simplifica la construcción de pipelines complejos para lluvia de ideas automatizada, procesamiento de datos y sistemas de apoyo a decisiones, facilitando el prototipado, escalado y monitoreo de aplicaciones multi-agente.

AgentSimulation es una biblioteca de Python de código abierto construida sobre Pygame para simular múltiples agentes autónomos en un entorno 2D. Permite a los usuarios configurar propiedades del agente, comportamientos de dirección (buscar, huir, deambular), detección de colisiones, búsqueda de rutas y reglas interactivas. Con renderizado en tiempo real y diseño modular, admite prototipado rápido, simulaciones educativas y pequeñas investigaciones en bioinspiración y comportamiento multiagente.

Java Action Generic es una biblioteca ligera y modular que permite a los desarrolladores implementar comportamientos de agentes autónomos en Java mediante la definición de acciones genéricas. Las acciones son unidades de trabajo parametrizadas que los agentes pueden ejecutar, programar y combinar en tiempo de ejecución. El framework ofrece una interfaz de acción consistente que permite crear acciones personalizadas, gestionar los parámetros de las acciones e integrarse con la gestión del ciclo de vida de agentes de LightJason. Con soporte para ejecución basada en eventos y concurrencia, los agentes pueden realizar tareas como toma de decisiones dinámica, interacción con servicios externos y orquestación de comportamientos complejos. La biblioteca fomenta la reutilización y el diseño modular, siendo adecuada para investigación, simulaciones, IoT y aplicaciones de IA en juegos en cualquier plataforma compatible con JVM.

openai-agents-python es un paquete Python completo diseñado para ayudar a los desarrolladores a construir agentes IA totalmente autónomos. Ofrece abstracciones para la planificación del agente, integración de herramientas, estados de memoria y bucles de ejecución. Los usuarios pueden registrar herramientas personalizadas, especificar objetivos del agente y dejar que el marco coordine el razonamiento paso a paso. La biblioteca también incluye utilidades para probar y registrar acciones del agente, haciendo más fácil iterar sobre comportamientos y solucionar tareas complejas de múltiples pasos.

Kin Kernel es un marco liviano y de código abierto para construir trabajadores digitales impulsados por IA. Proporciona un sistema unificado para orquestar modelos de lenguaje grande, gestionar memoria contextual e integrar herramientas o APIs personalizadas. Con una arquitectura basada en eventos, Kin Kernel soporta ejecución asíncrona de tareas, seguimiento de sesiones y plugins extensibles. Los desarrolladores definen comportamientos de agentes, registran funciones externas y configuran rutas multi-LLM para automatizar flujos de trabajo que van desde extracción de datos hasta soporte al cliente. El marco también incluye registro y manejo de errores incorporados para facilitar el monitoreo y depuración. Diseñado para flexibilidad, Kin Kernel puede integrarse en servicios web, microservicios o aplicaciones Python independientes, permitiendo a las organizaciones desplegar agentes de IA robustos a gran escala.