El Sistema de Agentes Lingüísticos es un marco de Python de código abierto diseñado para construir agentes inteligentes que aprovechan modelos de lenguaje para planificar y ejecutar tareas. Incluye componentes para gestión de memoria, registro de herramientas, planificador y ejecutor, permitiendo a los agentes mantener contexto, llamar APIs externas, realizar búsquedas web y automatizar flujos de trabajo. Configurable mediante YAML, soporta múltiples proveedores de LLM, facilitando el prototipado rápido de chatbots, resúmers de contenido y asistentes autónomos. Los desarrolladores pueden ampliar la funcionalidad creando herramientas y backends de memoria personalizados, y desplegar agentes localmente o en servidores.

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.

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.

Wren es un marco de agentes de IA basado en Python, diseñado para ayudar a los desarrolladores a crear, administrar y desplegar agentes autónomos. Proporciona abstracciones para definir herramientas (APIs o funciones), almacenes de memoria para mantener el contexto y lógica de orquestación para manejar el razonamiento de múltiples pasos. Con Wren, puedes prototipar rápidamente chatbots, scripts de automatización de tareas y asistentes de investigación combinando llamadas a LLM, registrando herramientas personalizadas y persistiendo el historial de conversaciones. Su diseño modular y capacidades de callbacks facilitan extenderlo e integrarlo con aplicaciones existentes.