La plantilla Arcade Vercel AI es una plantilla de código abierto diseñada para iniciar proyectos web impulsados por IA utilizando el SDK AI de Vercel. Proporciona componentes preconstruidos para interfaces de chat, rutas API sin servidor y archivos de configuración de agentes. A través de una estructura de archivos simple, los desarrolladores definen sus agentes de IA, prompts y parámetros de modelos. La plantilla gestiona la autenticación, rutas y configuraciones de despliegue desde el inicio, permitiendo una iteración rápida. Aprovechando las APIs de ArcadeAI, los usuarios pueden integrar texto generativo, consultas a bases de datos y lógica de negocio personalizada. El resultado es un sitio web de IA escalable y mantenible que puede desplegarse en minutos en la red perimetral de Vercel.

QueryCraft es un kit de herramientas de ingeniería de prompt basado en Python, diseñado para agilizar el desarrollo de agentes de IA. Permite a los usuarios definir indicaciones estructuradas mediante un pipeline modular, conectarse sin problemas a varias API LLM y realizar evaluaciones automáticas según métricas personalizadas. Con registro integrado del uso de tokens y costos, los desarrolladores pueden medir el rendimiento, comparar variaciones de prompts e identificar ineficiencias. QueryCraft también incluye herramientas de depuración para inspeccionar las salidas del modelo, visualizar los pasos del flujo de trabajo y realizar benchmarks entre diferentes modelos. Sus interfaces CLI y SDK permiten la integración en pipelines CI/CD, soportando iteraciones rápidas y colaboración. Al proporcionar un entorno completo para el diseño, prueba y optimización de prompts, QueryCraft ayuda a los equipos a entregar soluciones de agentes de IA más precisas, eficientes y rentables.

DevLooper está diseñado para simplificar todo el ciclo de vida de los proyectos de agentes de IA. Con un solo comando puedes generar código base para agentes específicos y flujos de trabajo paso a paso. Aprovecha el entorno de ejecución nativo en la nube de Modal para ejecutar agentes como funciones escalables sin estado, y ofrece modos de ejecución local y depuración para una iteración rápida. DevLooper maneja flujos de datos con estado, programación periódica y observabilidad integrada desde una única plataforma. Al abstraer los detalles de infraestructura, permite a los equipos centrarse en la lógica de los agentes, pruebas y optimización. La integración fluida con bibliotecas Python existentes y el SDK de Modal garantiza despliegues seguros y reproducibles en entornos de desarrollo, prueba y producción.

El Kaiban Agents Aggregator proporciona un panel unificado para explorar y gestionar agentes IA construidos con el framework KaibanJS. Los usuarios pueden filtrar agentes por categoría, ver documentación detallada, probar el comportamiento del agente y desplegar con un clic en entornos de staging o producción. La plataforma realiza seguimiento de métricas en tiempo de ejecución y registros de uso, permitiendo monitorización del rendimiento y rápida iteración. Las herramientas de colaboración incorporadas permiten a varias partes agregar anotaciones, comentarios y compartir configuraciones, mientras que las integraciones API simplifican la incorporación de agentes en aplicaciones o flujos de trabajo existentes.

NPI.ai proporciona una plataforma completa donde los usuarios pueden diseñar gráficamente agentes de IA mediante módulos de arrastrar y soltar. Cada agente está compuesto por componentes como indicaciones del modelo de lenguaje, llamadas a funciones, lógica de decisión y vectores de memoria. La plataforma admite integración con APIs, bases de datos y servicios de terceros. Los agentes pueden mantener el contexto a través de capas de memoria incorporadas, permitiéndoles participar en conversaciones de múltiples turnos, recuperar interacciones pasadas y realizar razonamiento dinámico. NPI.ai incluye control de versiones, entornos de prueba y pipelines de despliegue, facilitando la iteración y el lanzamiento de agentes en producción. Con registros y monitoreo en tiempo real, los equipos obtienen insights sobre el rendimiento de los agentes y las interacciones con los usuarios, lo que favorece mejoras continuas y garantiza fiabilidad a gran escala.

ROSA (Rover Sequencing & Autonomy) es un marco completo de autonomía desarrollado por el Laboratorio de Propulsión a Chorro de la NASA para robótica espacial. Cuenta con un planificador modular con IA, un programador consciente de restricciones, y simuladores integrados que producen secuencias de comandos validadas para operaciones de rovers. Los usuarios pueden definir objetivos de misión, restricciones de recursos y normas de seguridad; ROSA generará planes de ejecución óptimos, detectará conflictos y soportará una rápida replanificación ante eventos inesperados. Su arquitectura de plugins permite la integración con sensores, actuadores y herramientas de análisis de telemetría personalizadas, facilitando la autonomía completa en misiones planetarias.