AgentSmith es un marco modular de orquestación de agentes en Python que permite a los desarrolladores definir, configurar y ejecutar múltiples agentes de IA colaborativamente. A cada agente se le pueden asignar roles especializados como investigador, planificador, codificador o revisador, y comunicarse mediante un bus de mensajes interno. AgentSmith soporta gestión de memoria con almacenes vectoriales como FAISS o Pinecone, descomposición de tareas en subtareas y supervisión automática para garantizar el cumplimiento de objetivos. Los agentes y los pipelines se configuran mediante archivos YAML legibles por humanos, y el marco se integra a la perfección con las APIs de OpenAI y con modelos LLM personalizados. Incluye registro, supervisión y manejo de errores integrados, lo que lo hace ideal para automatizar flujos de trabajo de desarrollo de software, análisis de datos y sistemas de soporte a decisiones.

Drive Flow es un marco flexible que capacita a los desarrolladores para diseñar flujos de trabajo impulsados por IA definiendo secuencias de pasos. Cada paso puede invocar modelos de lenguaje grandes (LLMs), ejecutar funciones personalizadas o interactuar con memoria persistente almacenada en MemoDB. El framework soporta lógica de ramificación compleja, bucles, ejecución paralela de tareas y manejo dinámico de entradas. Desarrollado en TypeScript, usa un DSL declarativo para especificar los flujos, permitiendo una clara separación de la lógica de orquestación. Drive Flow también proporciona manejo de errores integrado, estrategias de reintentos, seguimiento del contexto de ejecución y un registro extenso. Los casos principales de uso incluyen asistentes de IA, procesamiento automatizado de documentos, automatización de soporte al cliente y sistemas de decisión en múltiples etapas. Al abstraer la orquestación, Drive Flow agiliza el desarrollo y simplifica el mantenimiento de aplicaciones de IA.

Hive es una plataforma robusta de orquestación de agentes de IA diseñada para entornos Node.js. Proporciona un sistema modular para definir, gestionar y ejecutar múltiples agentes en workflows paralelos o secuenciales. Cada agente puede configurarse con roles específicos, plantillas de prompts, almacenes de memoria e integraciones de herramientas externas como APIs o plugins. Hive simplifica las vías de comunicación entre agentes, facilitando el intercambio de datos, la toma de decisiones y la delegación de tareas. Su diseño extensible permite a los desarrolladores implementar utilidades personalizadas, monitorizar registros de ejecución y desplegar agentes a gran escala. Además, Hive ofrece funciones como manejo de errores, políticas de reintentos y optimizaciones de rendimiento, asegurando una automatización confiable. Con una configuración mínima, los equipos pueden prototipar servicios complejos impulsados por IA, incluyendo chatbots, pipelines de análisis de datos y generadores de contenido.

mcp-agent-graph ofrece una capa de orquestación basada en grafos para agentes de IA, permitiendo a los desarrolladores mapear flujos de trabajo complejos en múltiples pasos como grafos dirigidos. Cada nodo del grafo corresponde a una tarea o función de agente, capturando entradas, salidas y dependencias. Las aristas definen el flujo de datos entre agentes, asegurando el orden correcto de ejecución. El motor soporta modos de ejecución secuencial y paralelo, resolución automática de dependencias y se integra con funciones Python personalizadas o servicios externos. La visualización integrada permite inspeccionar la topología del grafo y depurar los flujos de trabajo. Este marco agiliza el desarrollo de sistemas modulares y escalables de múltiples agentes para procesamiento de datos, flujos de trabajo en lenguaje natural o pipelines combinados de modelos de IA.

OpenAI Swarm Node orquesta llamadas simultáneas a múltiples agentes ChatGPT, recopila las salidas individuales, aplica la estrategia de agregación elegida—como votación mayoritaria o ponderación personalizada—y devuelve una respuesta unificada de consenso. Su arquitectura extensible soporta control granular sobre los parámetros del modelo, manejo de errores, lógica de reintentos y ejecución asíncrona, permitiendo a los desarrolladores integrar inteligencia de enjambre en cualquier aplicación Node.js para mayor precisión y coherencia en la toma de decisiones basada en IA.

AgentServe proporciona una interfaz unificada para crear y desplegar agentes de IA. Los usuarios definen el comportamiento de los agentes en archivos de configuración o código, integran herramientas o fuentes de conocimiento externas y exponen agentes mediante endpoints REST. El marco gestiona el enrutamiento de modelos, solicitudes paralelas, chequeos de salud, registros y métricas. Su diseño modular permite añadir nuevos modelos, herramientas personalizadas o políticas de programación, siendo ideal para crear chatbots, flujos de trabajo automatizados y sistemas multiagente escalables y mantenibles.

HackerGCLASS Agent API es un framework de código abierto en Python que expone endpoints RESTful para ejecutar agentes IA. Los desarrolladores pueden definir integraciones de herramientas personalizadas, configurar plantillas de prompts y mantener el estado y memoria del agente a través de sesiones. El framework soporta la orquestación de múltiples agentes en paralelo, manejo de flujos conversacionales complejos e integración de servicios externos. Facilita el despliegue mediante Uvicorn u otros servidores ASGI y ofrece extensibilidad con módulos de plugins, permitiendo crear rápidamente agentes IA específicos para diferentes dominios y casos de uso.

Agent-Squad es un marco modular en Python que permite a los equipos diseñar, desplegar y ejecutar sistemas multiagente para tareas complejas. En su núcleo, Agent-Squad permite configurar perfiles de agentes diversos, como recuperadores de datos, resúmenes, codificadores y validadores, que comunican a través de canales definidos y comparten contextos de memoria. Al descomponer objetivos de alto nivel en subtareas, el marco orquesta procesamiento paralelo y aprovecha LLMs junto con APIs externas, bases de datos o herramientas personalizadas. Los desarrolladores pueden definir flujos de trabajo en JSON o código, monitorear interacciones de agentes y adaptar estrategias dinámicamente usando utilidades integradas de registro y evaluación.

El Dynamic Multi-Agent RAG Pathway ofrece una arquitectura modular donde cada agente maneja tareas específicas — como recuperación de documentos, búsqueda vectorial, resumen de contexto o generación — mientras un orquestador central enruta dinámicamente entradas y salidas entre ellos. Los desarrolladores pueden definir agentes personalizados, ensamblar pipelines mediante archivos de configuración sencillos y aprovechar soporte integrado para registro, monitoreo y plugins. Este marco acelera el desarrollo de soluciones RAG complejas, permitiendo la descomposición adaptativa de tareas y el procesamiento paralelo para mejorar el rendimiento y la precisión.

GenAI Job Agents es un marco open-source basado en Python que simplifica la creación y gestión de agentes de trabajo impulsados por IA. Los desarrolladores pueden definir tipos de tareas personalizadas y comportamientos de agentes mediante archivos de configuración sencillos o clases de Python. El sistema se integra a la perfección con OpenAI para razonamiento con LLM y con LangChain para encadenar llamadas. Las tareas pueden encolarse, ejecutarse en paralelo y monitorearse mediante mecanismos de registro y manejo de errores integrados. Los agentes pueden manejar entradas dinámicas, reintentar automáticamente fallos y producir resultados estructurados para procesamiento posterior. Con una arquitectura modular, plugins extensibles y API claras, GenAI Job Agents permite a los equipos automatizar tareas repetitivas, orquestar flujos de trabajo complejos y escalar operaciones impulsadas por IA en entornos de producción.