KoG Playground es una plataforma de código abierto basada en navegador, diseñada para simplificar el desarrollo de agentes de generación aumentada por recuperación (RAG). Se conecta a almacenes vectoriales populares como Pinecone o FAISS, permitiendo a los usuarios ingerir corpus de texto, calcular embeddings y configurar visualmente pipelines de recuperación. La interfaz ofrece componentes modulares para definir plantillas de prompts, backends LLM (OpenAI, Hugging Face) y manejadores de cadenas. Los logs en tiempo real muestran el uso de tokens y métricas de latencia para cada llamada API, ayudando a optimizar rendimiento y costos. Los usuarios pueden ajustar en vivo los umbrales de similitud, algoritmos de re-ranking y estrategias de fusión de resultados, y exportar su configuración como fragmentos de código o proyectos reproducibles. KoG Playground facilita el prototipado para chatbots basados en conocimientos, aplicaciones de búsqueda semántica y asistentes de IA personalizados con poca programación.

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.

Xspiral es una plataforma de diseño y colaboración mejorada por IA, diseñada para crear contenido visual impresionante. Combina potentes capacidades de diseño en 2D y 3D, permitiendo a los usuarios producir, gestionar y compartir sus diseños de forma eficiente en tiempo real. Ya seas un diseñador profesional, un gerente de productos o un experto en marketing, Xspiral facilita flujos de trabajo intuitivos que simplifican la colaboración en proyectos. Desde la creación rápida de prototipos hasta animaciones, la plataforma empodera a los equipos con la tecnología que necesitan para ofrecer gráficos visuales atractivos sin esfuerzo.

Este repositorio agrupa una colección completa de componentes de sistemas multiagente y técnicas de coordinación AI distribuida. Proporciona implementaciones de algoritmos de consenso, protocolos de negociación Contract-Net, asignación de tareas basada en subastas, estrategias de formación de coaliciones y marcos de comunicación entre agentes. Los usuarios pueden aprovechar entornos de simulación integrados para modelar y probar comportamientos de agentes bajo diferentes topologías de red, escenarios de latencia y modos de falla. El diseño modular permite a desarrolladores e investigadores integrar, ampliar o personalizar módulos de coordinación para aplicaciones en enjambres de robots, colaboración entre dispositivos IoT, redes eléctricas inteligentes y sistemas de toma de decisiones distribuidos.

KickstartDS es un kit de inicio de código abierto y un conjunto de herramientas de desarrollo de UI de próxima generación diseñado para crear sistemas de diseño digital. Presenta un marco de bajo código, una biblioteca de componentes integral y una biblioteca de patrones, permitiendo a los equipos de desarrollo web establecer de manera eficiente frontends web consistentes y conformes a la marca. Con KickstartDS, los equipos pueden iniciar rápidamente sus proyectos de sistema de diseño, asegurando que se adhieran a las mejores prácticas en diseño de UI y UX.

Genie 2 es una herramienta revolucionaria de modelado de mundos de IA que utiliza un modelo de difusión latente autorregresivo para generar entornos 3D completamente jugables y sensibles a la acción a partir de un solo aviso de imagen. Esta tecnología admite simulaciones físicas realistas, iluminación dinámica, interacciones de objetos reactivas y animaciones complejas de personajes. Los mundos generados se pueden manipular en tiempo real, lo que convierte a Genie 2 en una herramienta invaluable para la creación rápida de prototipos en el desarrollo de juegos, la investigación en IA, flujos de trabajo de diseño creativo y pruebas de entorno.

El ejemplo de agentes LLM proporciona una base de código práctica para construir agentes de IA en Python. Demuestra cómo registrar herramientas personalizadas (búsqueda web, solucionador matemático mediante WolframAlpha, analizador CSV, REPL de Python), crear agentes de chat y basados en recuperación, y conectar con almacenamientos vectoriales para responder preguntas de documentos. El repositorio ilustra patrones para mantener la memoria de la conversación, despachar dinámicamente llamadas a herramientas y encadenar múltiples prompts de LLM para resolver tareas complejas. Los usuarios aprenden a integrar APIs de terceros, estructurar flujos de trabajo de agentes y ampliar el marco con nuevas capacidades; todo ello como una guía práctica para experimentación y prototipado por desarrolladores.

MASChat proporciona un marco flexible para orquestar conversaciones entre múltiples agentes de IA impulsados por modelos de lenguaje. Los desarrolladores pueden definir agentes con roles específicos—como investigador, resumidor o crítico—y especificar sus indicaciones, permisos y protocolos de comunicación. El gestor central de MASChat maneja el enrutamiento de mensajes, asegura la preservación del contexto y registra las interacciones para la trazabilidad. Al coordinar agentes especializados, MASChat descompone tareas complejas—como investigación, creación de contenido o análisis de datos—en flujos de trabajo paralelos, mejorando la eficiencia y el conocimiento. Se integra con las API GPT de OpenAI o con modelos locales y permite extensiones mediante complementos para comportamientos personalizados. MASChat es ideal para prototipar estrategias de多 agentes, simular entornos colaborativos y explorar comportamientos emergentes en sistemas de IA.

OpenAssistant ofrece un conjunto de herramientas completo para construir y ajustar agentes de IA adaptados a tareas específicas. Incluye scripts de procesamiento de datos para convertir conjuntos de datos de diálogos en formatos de entrenamiento, modelos para aprendizaje basado en instrucciones y utilidades para monitorear el progreso del entrenamiento. La arquitectura de plugins permite una integración transparente de APIs externas para funcionalidades extendidas como recuperación de conocimientos y automatización de flujos de trabajo. Los usuarios pueden evaluar el rendimiento del agente usando benchmarks preconfigurados, visualizar las interacciones mediante una interfaz web intuitiva y desplegar endpoints listos para producción con despliegues en contenedor. Su código extensible soporta múltiples backend de deep learning, facilitando la personalización de arquitecturas de modelos y estrategias de entrenamiento. Desde la preparación de datos hasta el despliegue, OpenAssistant acelera el ciclo de desarrollo de soluciones de IA conversacional.

AI Agents ofrece un conjunto de herramientas estructurado para que los desarrolladores creen agentes autónomos usando modelos de lenguaje grandes. Incluye módulos para integrar APIs externas, gestionar la memoria conversacional o a largo plazo, orquestar flujos de trabajo de múltiples pasos y encadenar llamadas a LLM. El framework proporciona plantillas para tipos comunes de agentes—recuperación de datos, preguntas y respuestas y automatización de tareas—permitiendo también personalizar prompts, definiciones de herramientas y estrategias de memoria. Con soporte asíncrono, arquitectura de plugins y diseño modular, AI Agents permite aplicaciones escalables, mantenibles y extensibles.

Agents-Prompts es un repositorio completo en GitHub que ofrece a los desarrolladores una colección estructurada de plantillas de prompts personalizables para construir agentes IA inteligentes. Estas plantillas cubren funciones principales como gestión de memoria, actualizaciones dinámicas de instrucciones, orquestación multi-agente, lógica de toma de decisiones e integración API. Los usuarios pueden mezclar y combinar plantillas para definir roles de agentes, tareas y flujos de conversación, permitiendo experimentación y prototipado rápidos. El repositorio también incluye ejemplos de código para la integración con servicios LLM principales, ejemplos para encadenar acciones de agentes y directrices para las mejores prácticas en el diseño de flujos de trabajo autónomos. Al aprovechar estos patrones reusables, los equipos pueden acelerar el desarrollo, mantener la coherencia entre agentes y centrarse en la lógica de alto nivel en lugar de la ingeniería de prompts de bajo nivel.

AgentVerse está diseñado para facilitar la creación de arquitecturas multi-agente ofreciendo un conjunto de módulos reutilizables y abstracciones. Los usuarios pueden definir clases de agentes únicas con lógica de decisión personalizada, establecer canales de comunicación para el paso de mensajes y simular condiciones ambientales. La plataforma soporta interacciones síncronas y asíncronas entre agentes, permitiendo flujos de trabajo complejos como negociaciones, delegación de tareas y resolución cooperativa de problemas. Con registro y monitoreo integrados, los desarrolladores pueden rastrear acciones de los agentes y evaluar métricas de rendimiento. AgentVerse también incluye plantillas para casos de uso comunes como exploración autónoma, simulaciones de comercio y generación de contenido colaborativo. Su diseño modular permite la integración fluida de modelos de aprendizaje automático externos, como modelos de lenguaje o algoritmos de aprendizaje por refuerzo, brindando flexibilidad para diversas aplicaciones impulsadas por IA.

La API de generación de código Django RAG Llama3 Multi-AGI unifica la generación aumentada por recuperación con un conjunto coordinado de agentes de IA basados en Llama3 para agilizar el desarrollo de sitios web. Permite a los usuarios enviar requisitos del proyecto a través de endpoints REST, activar un agente de análisis de requisitos, invocar agentes generadores de código frontend y backend, y realizar validaciones automáticas. El sistema puede integrar bases de conocimientos personalizadas, permitiendo plantillas de código precisas y componentes sensibles al contexto. Construido sobre el marco REST de Django, proporciona fácil implementación, escalabilidad y extensibilidad. Los equipos pueden personalizar los comportamientos de los agentes, ajustar los parámetros del modelo y ampliar el corpus de recuperación. Automatizando tareas repetitivas de codificación y garantizando coherencia, acelera el prototipado y reduce errores manuales, ofreciendo una visibilidad total en las contribuciones de cada agente durante el ciclo de vida del desarrollo.