Serena está diseñada para automatizar flujos de trabajo complejos a través de una planificación y ejecución autónoma. Interactúa con motores de búsqueda web, bases de datos y APIs para recopilar información, resume resultados y realiza tareas según los objetivos definidos por el usuario. Construida como una biblioteca de Python, Serena mantiene el estado en sesiones, carga plugins de manera dinámica para capacidades extendidas y utiliza grandes modelos de lenguaje para generar planes estructurados. Los desarrolladores pueden personalizar la integración de herramientas para ejecución de código, gestión de archivos y análisis, haciendo de Serena un marco versátil para investigación, procesamiento de datos, generación de contenido y más.

StarCat proporciona un constructor de arrastrar y soltar para crear agentes de IA sin programar. Elige una plantilla o empieza desde cero, configura prompts, establece memoria y contexto, e intégrate con herramientas como Slack, email, CRMs y bases de datos. Los agentes pueden gestionar workflows de múltiples pasos como triage de tickets, puntuación de leads, entrada de datos y generación de informes. Analíticas integradas monitorean el rendimiento, y el control de versiones garantiza actualizaciones seguras. Despliega tus agentes en sitios web, plataformas de mensajería o dashboards internos para automatizar procesos repetitivos al instante.

Taiat (TypeScript AI Agent Toolkit) es un framework ligero y extensible para crear agentes de IA autónomos en entornos Node.js y navegador. Permite definir comportamientos del agente, integrarse con APIs de modelos de lenguaje grandes como OpenAI y Hugging Face, y orquestar flujos de trabajo de ejecución de herramientas de múltiples pasos. El framework soporta backend de memoria personalizables para conversaciones con estado, registro de herramientas para búsquedas web, operaciones con archivos y llamadas a API externas, además de estrategias de decisión plug-in. Con Taiat, puedes prototipar rápidamente agentes que planifican, razonan y ejecutan tareas de manera autónoma, desde recuperación de datos y resumen hasta generación automática de código y asistentes conversacionales.

Web-Agent es una biblioteca de Node.js diseñada para convertir instrucciones en lenguaje natural en operaciones del navegador. Se integra con proveedores de Modelos de Lenguaje Grandes populares (OpenAI, Anthropic, etc.) y controla navegadores en modo sin cabeza o con interfaz para realizar acciones como obtener datos de páginas, hacer clic en botones, rellenar formularios, navegar en flujos de trabajo de varios pasos y exportar resultados. Los desarrolladores pueden definir comportamientos del agente en código o JSON, extender mediante plugins y encadenar tareas para construir flujos de automatización complejos. Simplifica tareas web tediosas, pruebas y recopilación de datos permitiendo que la IA las interprete y ejecute.

Prometh.ai ofrece una plataforma integral para crear agentes IA autónomos que pueden conectarse a diversos sistemas empresariales como Salesforce, HubSpot, bases de datos SQL y Zendesk. Los usuarios utilizan una interfaz de arrastrar y soltar para definir workflows de múltiples pasos, establecer lógica condicional y programar tareas. Los agentes pueden realizar una amplia gama de actividades, incluyendo generación de leads, triage de tickets de soporte, generación de informes y investigación de mercado. El núcleo de orquestación de la plataforma gestiona procesos concurrentes y manejo de errores, mientras que los paneles analíticos integrados visualizan el rendimiento de los agentes, permitiendo una optimización continua.

interactive-browser-use es una biblioteca en Python/JavaScript que conecta grandes modelos de lenguaje (LLMs) con frameworks de automatización del navegador como Playwright o Puppeteer, permitiendo a los agentes de IA realizar interacciones web en tiempo real. Al definir comandos, los usuarios pueden instruir al agente a navegar por páginas web, hacer clic en botones, rellenar formularios, extraer tablas y desplazarse por contenido dinámico. La biblioteca gestiona sesiones de navegador, contextos y ejecución de acciones, traduciendo respuestas LLM en pasos de automatización útiles. Simplifica tareas como web scraping en vivo, pruebas automatizadas y consultas de preguntas y respuestas en páginas web, proporcionando una interfaz programable para navegación basada en IA, reduciendo el esfuerzo manual y habilitando flujos de trabajo web complejos de múltiples pasos.

Pillar es un marco completo de agentes IA diseñado para simplificar el desarrollo y despliegue de flujos de trabajo inteligentes de múltiples pasos. Cuenta con una arquitectura modular con planificadores para descomponer tareas, almacenes de memoria para retención del contexto y ejecutores que realizan acciones mediante APIs externas o código personalizado. Los desarrolladores pueden definir pipelines en YAML o JSON, integrar cualquier proveedor LLM y ampliar la funcionalidad mediante plugins personalizados. Pillar gestiona la ejecución asíncrona y la gestión del contexto de forma integrada, reduciendo código repetitivo y acelerando el time-to-market para aplicaciones basadas en IA, como chatbots, asistentes de análisis de datos y procesos de negocio automatizados.

PrisimAI proporciona un entorno basado en navegador donde los usuarios pueden crear rápidamente prototipos e implementar agentes inteligentes. Con un constructor de flujo visual, puedes ensamblar componentes con alimentación de LLM, integrar APIs externas, gestionar memoria a largo plazo y orquestar tareas en múltiples pasos. La depuración y monitorización integradas simplifican las pruebas y las iteraciones, mientras que un marketplace de plugins permite extender las funciones con herramientas personalizadas. PrisimAI soporta colaboración en equipo, control de versiones para los diseños de agentes y despliegues con un solo clic para webhooks, widgets de chat o servicios autónomos.

Rawr Agent es un framework modular y de código abierto en Python que permite a los desarrolladores construir agentes AI autónomos mediante la orquestación de flujos de trabajo complejos de interacciones con LLM. Basado en LangChain, permite definir secuencias de tareas a través de configuraciones en YAML o código Python, integrando herramientas como API web, consultas a bases de datos y scripts personalizados. Incluye componentes de memoria para almacenar historial conversacional y embeddings vectoriales, mecanismos de caché para optimizar llamadas repetidas y una gestión robusta de registros y errores para monitorizar el comportamiento del agente. Su arquitectura extensible permite agregar herramientas y adaptadores personalizados, siendo adecuado para tareas como investigación automatizada, análisis de datos, generación de informes y chatbots interactivos. Con una API sencilla, los equipos pueden prototipar y desplegar rápidamente agentes inteligentes para diversas aplicaciones.

sma-begin establece una base de código optimizada para crear agentes impulsados por IA, abstrayendo componentes comunes como procesamiento de entrada, lógica de decisión y generación de salida. En su núcleo, implementa un ciclo de agente que consulta a un LLM, interpreta la respuesta y ejecuta opcionalmente herramientas integradas, como clientes HTTP, manejadores de archivos o scripts personalizados. Los módulos de memoria permiten al agente recordar interacciones previas o contexto, mientras que el encadenamiento de instrucciones soporta flujos de trabajo de múltiples pasos. La gestión de errores captura fallos de API o salidas de herramientas inválidas. Los desarrolladores solo necesitan definir los prompts, herramientas y comportamientos deseados. Con poco código boilerplate, sma-begin acelera el prototipado de chatbots, scripts de automatización o asistentes específicos de dominio en cualquier plataforma que soporte Python.

SyntropAI es una biblioteca de Python orientada al desarrollador diseñada para simplificar la construcción de agentes de IA autónomos. Proporciona una arquitectura modular con componentes centrales para la gestión de memoria, integración de herramientas y API, abstracción del backend LLM y un motor de planificación que orquesta flujos de trabajo de múltiples pasos. Los usuarios pueden definir herramientas personalizadas, configurar memoria persistente o de corto plazo y seleccionar entre proveedores LLM soportados. SyntropAI también incluye hooks de registro y monitoreo para rastrear decisiones del agente. Sus módulos de instalación rápida permiten a los equipos iterar rápidamente en comportamientos del agente, siendo ideal para chatbots, asistentes de conocimiento, bots de automatización de tareas y prototipos de investigación.

Upstreet AI permite a las empresas diseñar e implementar agentes de IA personalizados sin programación. Los agentes pueden conectarse a fuentes de datos como Salesforce, Google Sheets y bases de datos SQL, interpretar comandos en lenguaje natural y ejecutar flujos de trabajo complejos. Por ejemplo, un agente de ventas puede calificar leads automáticamente, enviar correos electrónicos personalizados y actualizar entradas en el CRM. Un bot de atención al cliente puede gestionar tickets de ayuda, sugerir soluciones y escalar problemas. El editor visual de Upstreet permite a los usuarios definir desencadenantes, lógica condicional y procesos de múltiples pasos. Los agentes se ejecutan en una infraestructura en la nube escalable y soportan webhooks, APIs REST y acciones basadas en eventos. Combinando modelos de lenguaje preentrenados con conectores de datos seguros, Upstreet AI simplifica la automatización, reduce errores manuales y acelera el valor para proyectos empresariales.

AAGPT es un marco de agentes de IA extensible y de código abierto diseñado para construir agentes autónomos. Permite definir objetivos de alto nivel, gestionar la memoria conversacional, planificar tareas en múltiples pasos e integrar herramientas o APIs externas. Con un archivo de configuración simple y el SDK de Python, puedes personalizar el comportamiento del agente, definir acciones personalizadas y desplegar agentes que puedan interactuar con fuentes de datos, ejecutar comandos y aprender de interacciones pasadas para mejorar el rendimiento con el tiempo.

AI-Agents proporciona un conjunto de herramientas modular para crear agentes de IA autónomos capaces de planificación, ejecución y auto-monitoreo de tareas. Ofrece soporte integrado para la integración de herramientas, como búsqueda web, procesamiento de datos y APIs personalizadas, y cuenta con un componente de memoria para retener y recordar el contexto en las interacciones. Con un sistema de plugins flexible, los agentes pueden cargar dinámicamente nuevas capacidades, mientras que la ejecución asíncrona asegura flujos de trabajo eficientes de múltiples pasos. El framework aprovecha LangChain para razonamiento avanzado de cadena de pensamientos y simplifica la implementación en entornos Python en macOS, Windows o Linux.

Los Recetarios de Agentes Avanzados es un proyecto comunitario en GitHub que ofrece una biblioteca de recetas de agentes de IA basadas en LangChain. Cubre módulos de memoria para retención de contexto, integración de herramientas personalizadas y llamadas a APIs externas, patrones de llamadas a funciones para respuestas estructuradas, planificación en cadena de pensamiento para decisiones complejas y orquestación de flujos de trabajo de múltiples pasos. Los desarrolladores pueden usar estos ejemplos prefabricados para entender las mejores prácticas, personalizar comportamientos y acelerar el desarrollo de agentes inteligentes que automaticen tareas como programación, recuperación de datos y soporte al cliente.

AWS Agentic Workflows es un marco de orquestación sin servidores que permite encadenar tareas de IA en flujos de trabajo de extremo a extremo. Usando modelos base de Amazon Bedrock, puedes invocar agentes de IA para procesamiento de lenguaje natural, clasificación o tareas personalizadas. AWS Step Functions gestiona transiciones de estado, reintentos y ejecución paralela. Las funciones Lambda pueden preprocesar entradas y postprocesar salidas. CloudWatch proporciona logs y métricas para monitoreo en tiempo real y depuración. Esto permite a los desarrolladores construir pipelines de IA fiables y escalables sin gestionar servidores o infraestructura.

Augini permite a los desarrolladores definir agentes inteligentes capaces de interpretar entradas de usuario, invocar APIs externas, cargar memoria contextual y producir respuestas coherentes y de múltiples turnos. Los usuarios pueden configurar cada agente con kits de herramientas personalizables para búsquedas web, consultas a bases de datos, operaciones con archivos o funciones Python personalizadas. El módulo de memoria integrado conserva el estado de la conversación entre sesiones, asegurando continuidad contextual. La API declarativa de Augini permite construir flujos de trabajo complejos con lógica condicional, reintentos y manejo de errores. Se integra sin problemas con principales proveedores de LLM como OpenAI, Anthropic y Azure AI, y admite la implementación como scripts independientes, contenedores Docker o microservicios escalables. Augini capacita a los equipos para prototipar, probar y mantener agentes controlados por IA en entornos de producción.

Aura es un marco orientado a desarrolladores que transforma sencillos prompts de texto en operaciones blockchain ejecutables. Utiliza los modelos GPT de OpenAI para planificar y secuenciar transacciones de múltiples pasos, como intercambios de tokens, agricultura de rendimiento y puentes cross-chain, mientras gestiona de forma segura las claves privadas. Con una arquitectura de plugins extensible, los equipos pueden agregar nuevos adaptadores para billeteras, protocolos DeFi y fuentes de datos on-chain. Aura se integra perfectamente como biblioteca de Node.js o microservicio, permitiendo que aplicaciones web y backend deleguen flujos complejos de DeFi a un agente impulsado por IA, reduciendo errores, acelerando el desarrollo y abriendo las finanzas programables al control mediante lenguaje natural. Los desarrolladores solo necesitan configurar variables de entorno para las credenciales API y de red, definir prompts y tareas en JavaScript y desplegar Aura en CI/CD. Los logs en tiempo real y el manejo de errores permiten monitoreo y un uso seguro en producción.

CereBro ofrece una arquitectura modular para crear agentes de IA capaces de descomponer tareas de forma autónoma, mantener memoria persistente y utilizar herramientas de manera dinámica. Incluye un núcleo Brain que gestiona pensamientos, acciones y memoria, soporta plugins personalizados para APIs externas y proporciona una interfaz CLI para orquestación. Los usuarios pueden definir objetivos del agente, configurar estrategias de razonamiento e integrar funciones como búsqueda web, operaciones con archivos o herramientas específicas del dominio para completar tareas de extremo a extremo sin intervención manual.

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.