GPT Labs es una plataforma integral sin código para construir, entrenar y desplegar agentes de IA alimentados por GPT. Ofrece funciones como memoria persistente, navegación web, carga y procesamiento de archivos, y una integración fluida con APIs externas. A través de una interfaz intuitiva de arrastrar y soltar, los usuarios diseñan flujos de conversación, añaden conocimientos específicos del dominio y prueban las interacciones en tiempo real. Una vez configurados, los agentes pueden desplegarse mediante API REST o integrarse en sitios web y aplicaciones, permitiendo soporte al cliente automatizado, asistentes virtuales y tareas de análisis de datos sin escribir una sola línea de código. La plataforma soporta colaboración en equipo, ofrece análisis del rendimiento de los agentes y control de versiones para mejoras iterativas. Su arquitectura flexible escala con las necesidades empresariales e incluye funciones de seguridad como control de acceso basado en roles y cifrado.

PersonalAI ofrece un marco de agente completo que combina integraciones avanzadas de LLM con memoria semántica persistente y un sistema de plugins extensible. Los desarrolladores pueden configurar backends de memoria como Redis, SQLite, PostgreSQL o tiendas vectoriales para gestionar embeddings y recordar conversaciones pasadas. Los plugins integrados soportan tareas como búsqueda en web, lectura/escritura de archivos y ejecución de código Python, mientras que una API de plugins robusta permite desarrollar herramientas personalizadas. El agente coordina las solicitudes a LLM y las invocaciones de herramientas en un flujo de trabajo dirigido, habilitando respuestas contextuales y acciones automatizadas. Utiliza LLM locales vía Hugging Face o servicios en la nube vía OpenAI y Azure OpenAI. El diseño modular de PersonalAI facilita la prototipación rápida de asistentes específicos de dominio, bots de investigación automatizados o agentes de gestión del conocimiento que aprenden y se adaptan con el tiempo.

Este marco permite a los usuarios diseñar, configurar y desplegar múltiples agentes de IA que se comunican mediante mensajes JSON a través de un orquestador central. Cada agente puede tener diferentes roles, instrucciones y módulos de memoria, y puedes integrar cualquier proveedor de LLM implementando una interfaz de proveedor. El sistema admite historial de conversaciones persistente, enrutamiento dinámico y extensiones modulares. Ideal para simular debates, automatizar flujos de soporte al cliente o coordinar generación de documentos de múltiples pasos. Funciona en Python con soporte para Docker para implementaciones en contenedores.

OpenAI Agents MCP Server proporciona una base sólida para desplegar y gestionar agentes autónomos impulsados por modelos de OpenAI. Expone una API RESTful flexible para crear, configurar y controlar agentes, permitiendo a los desarrolladores orquestar tareas de múltiples pasos, coordinar interacciones entre agentes y mantener memoria persistente entre sesiones. El marco soporta integraciones de herramientas tipo plugin, registros avanzados de conversaciones y estrategias de planificación personalizables. Al abstraer las preocupaciones de infraestructura, MCP Server agiliza el proceso de desarrollo, facilitando prototipado rápido y despliegue escalable de asistentes conversacionales, automatización de flujos de trabajo y empleados digitales impulsados por IA en entornos de producción.

WanderMind ofrece una arquitectura modular para construir agentes AI autoguiados. Gestiona un almacenamiento de memoria persistente para mantener el contexto entre sesiones, se integra con herramientas y APIs externas para funciones extendidas, y orquesta razonamientos de múltiples pasos mediante planificadores personalizables. Los desarrolladores pueden conectar diferentes proveedores LLM, definir tareas asíncronas y extender el sistema con nuevos adaptadores de herramientas. Este marco acelera la experimentación con flujos de trabajo autónomos, permitiendo aplicaciones desde la exploración de ideas hasta asistentes de investigación automatizados sin una sobrecarga significativa de ingeniería.

Cerebellum ofrece una plataforma modular donde los desarrolladores definen agentes usando planes declarativos compuestos por pasos secuenciales o llamadas a herramientas. Cada plan puede llamar a herramientas integradas o personalizadas, como conectores API, recuperadores o procesadores de datos, a través de una interfaz unificada. Los módulos de memoria permiten a los agentes almacenar, recuperar y olvidar información entre sesiones, habilitando interacciones contextuales y con estado. Se integra con modelos de gran tamaño populares (OpenAI, Hugging Face), soporta el registro de herramientas personalizadas y cuenta con un motor de ejecución basado en eventos para control en tiempo real. Con registros, manejo de errores y hooks de plugins, Cerebellum aumenta la productividad y facilita el desarrollo rápido de agentes para automatización, asistentes virtuales y aplicaciones de investigación.

CopilotKit es un marco de trabajo de código abierto en Python diseñado para que los desarrolladores creen agentes de IA personalizados. Ofrece una arquitectura modular donde puedes registrar y configurar herramientas — como acceso al sistema de archivos, búsqueda en la web, REPL de Python y conectores SQL — y enlazarlas con agentes que utilizan cualquier LLM compatible. Los módulos de memoria incorporados permiten la persistencia del estado de la conversación, mientras que LangGraph permite definir flujos de razonamiento estructurados para tareas complejas. Los agentes pueden ser desplegados en scripts, servicios web o aplicaciones CLI y escalar en diferentes proveedores en la nube. CopilotKit funciona perfectamente con los modelos de OpenAI, Azure OpenAI y Anthropic, potenciando flujos de trabajo automatizados, chatbots y bots de análisis de datos.

Huly Labs es una plataforma nativa en la nube que permite a desarrolladores y equipos de producto diseñar, desplegar y monitorear asistentes inteligentes. Los agentes pueden mantener contexto mediante memoria persistente, llamar a APIs externas o bases de datos, y ejecutar flujos de varios pasos a través de un constructor visual. La plataforma incluye controles de acceso por roles, SDK y CLI de Node.js para desarrollo local, componentes UI personalizables para chat y voz, y análisis en tiempo real para rendimiento y uso. Huly Labs se ocupa de escalabilidad, seguridad y registro, facilitando iteraciones rápidas y despliegues empresariales.

Joylive Agent ofrece una arquitectura modular basada en plugins diseñada para construir agentes de IA sofisticados. Proporciona integración perfecta con LLM como OpenAI GPT, backends de memoria configurables para persistencia de sesiones y un gestor de kits de herramientas para exponer APIs externas o funciones personalizadas como capacidades del agente. El marco también incluye orquestación de cadenas de razonamiento integradas, gestión de diálogos multitermo y un servidor RESTful para fácil despliegue. Su núcleo en Java garantiza estabilidad a nivel empresarial, permitiendo a los equipos prototipar, ampliar y escalar asistentes inteligentes en varios casos de uso.

LemLab es un marco modular para el desarrollo de agentes de IA impulsados por grandes modelos de lenguaje. Los desarrolladores pueden definir plantillas de prompts personalizadas, encadenar pipelines de razonamiento de múltiples pasos, integrar herramientas y APIs externas, y configurar backends de memoria para almacenar el contexto de conversaciones. También incluye suites de evaluación para comparar el rendimiento de los agentes en tareas específicas. Al proporcionar componentes reutilizables y abstracciones claras para agentes, herramientas y memoria, LemLab acelera la experimentación, la depuración y la implementación de aplicaciones complejas de LLM en entornos de investigación y producción.

Minerva es un marco de agentes AI extensible diseñado para automatizar flujos de trabajo complejos utilizando grandes modelos de lenguaje. Los desarrolladores pueden integrar herramientas externas, como búsquedas web, llamadas a API o procesadores de archivos, definir estrategias de planificación personalizadas y gestionar memoria conversacional o persistente. Minerva soporta ejecución de tareas tanto sincrónica como asincrónicamente, registro configurable y una arquitectura de plugins, facilitando la creación de prototipos, pruebas y despliegues de agentes inteligentes capaces de razonar, planear y usar herramientas en escenarios del mundo real.

Syntropix AI capacita a los equipos para diseñar y ejecutar agentes autónomos combinando procesamiento de lenguaje natural, razonamiento de múltiples pasos y orquestación de herramientas. Los desarrolladores definen flujos de trabajo del agente mediante un editor visual intuitivo o SDK, conectan funciones personalizadas, servicios de terceros y bases de conocimiento, y aprovechan la memoria persistente para el contexto conversacional. La plataforma gestiona alojamiento, escalado, monitoreo y registro de modelos. La gestión de versiones, permisos basados en roles y paneles analíticos garantizan gobernanza y visibilidad para despliegues empresariales.

Venus es una biblioteca de Python de código abierto que permite a los desarrolladores diseñar, configurar y ejecutar agentes de IA inteligentes con facilidad. Ofrece gestión integrada de conversaciones, opciones de almacenamiento de memoria persistente y un sistema de plugins flexible para integrar herramientas y APIs externas. Los usuarios pueden definir flujos de trabajo personalizados, encadenar múltiples llamadas a LLM e incorporar interfaces de llamada a funciones para tareas como recuperación de datos, scraping web o consultas a bases de datos. Venus soporta ejecuciones sincrónicas y asincrónicas, registro, manejo de errores y monitoreo de actividades de los agentes. Al abstraer las interacciones API de bajo nivel, Venus permite prototipado rápido y despliegue de chatbots, asistentes virtuales y flujos de trabajo automatizados, manteniendo un control total sobre el comportamiento de los agentes y la utilización de recursos.

VillagerAgent proporciona un conjunto completo de herramientas para construir agentes de IA que aprovechan grandes modelos de lenguaje. En su núcleo, los desarrolladores definen interfaces modulares de herramientas como búsqueda web, recuperación de datos o APIs personalizadas. El marco gestiona la memoria del agente almacenando el contexto de la conversación, hechos y estado de la sesión para interacciones multi-turno sin fisuras. Un sistema flexible de plantillas para prompts asegura mensajes coherentes y control del comportamiento. Funciones avanzadas incluyen coordinar múltiples agentes para colaborar en tareas y programar operaciones en segundo plano. Escrito en Python, VillagerAgent soporta una instalación sencilla mediante pip e integra con proveedores populares de LLM. Ya sea construyendo bots de soporte al cliente, asistentes de investigación o herramientas de automatización de workflows, VillagerAgent facilita el diseño, prueba y despliegue de agentes inteligentes.

AgentChat es una plataforma de código abierto para gestionar agentes IA que utiliza los modelos GPT de OpenAI para ejecutar agentes conversacionales versátiles. Proporciona una interfaz React para sesiones de chat interactivas, un backend Node.js para enrutamiento API y un sistema de plugins para extender las capacidades del agente. Los agentes pueden configurarse con prompts basados en roles, almacenamiento persistente de memoria y flujos de trabajo predefinidos para automatizar tareas como resumen, programación, extracción de datos y notificaciones. Los usuarios pueden crear múltiples instancias de agentes, asignarles nombres personalizados y cambiar entre ellos en tiempo real. El sistema soporta gestión segura de claves API, y los desarrolladores pueden crear o integrar nuevos conectores de datos, bases de conocimiento y servicios de terceros para enriquecer las interacciones del agente.

AgentCrew está diseñado para simplificar la creación y gestión de agentes de IA mediante la abstracción de funciones comunes como el ciclo de vida del agente, la persistencia de memoria, la programación de tareas y la comunicación entre agentes. Los desarrolladores pueden definir perfiles de agentes personalizados, especificar activadores y condiciones, e integrar proveedores principales de LLM como OpenAI y Anthropic. El marco proporciona SDK en Python, herramientas CLI, puntos finales REST y un panel web intuitivo para monitorizar el rendimiento del agente. Las funciones de automatización de flujo permiten a los agentes trabajar en paralelo o en secuencia, intercambiar mensajes y registrar interacciones para auditoría y re-entrenamiento. La arquitectura modular soporta extensiones mediante plugins, permitiendo a las organizaciones adaptar la plataforma a diversos casos de uso, desde bots de servicio al cliente hasta asistentes de investigación automatizada y pipelines de extracción de datos.

Agentic es una plataforma basada en la web diseñada para capacitar a los usuarios a diseñar, desplegar y gestionar agentes de IA autónomos sin necesidad de programar. Ofrece un constructor de agentes de arrastrar y soltar, integraciones API sin problemas, almacenamiento de memoria persistente y paneles de análisis. Los usuarios pueden definir personajes de agentes, configurar indicaciones e eventos disparadores, y enlazar con servicios externos como Slack o sistemas CRM. La plataforma también soporta programación, manejo de errores y colaboración en equipo, permitiendo a las organizaciones automatizar tareas como enriquecimiento de datos, respuestas por correo electrónico, generación de informes y calificación de clientes potenciales, con plena visibilidad y control.

Agentic AI Workflow es una biblioteca Python escalable diseñada para orquestar múltiples agentes de IA para automatización compleja de tareas. Incluye un agente de planificación para descomponer los objetivos en pasos accionables, agentes de ejecución para realizar esos pasos mediante LLM conectados, y un agente de reflexión para revisar resultados y refinar estrategias. Los desarrolladores pueden personalizar plantillas de prompts, módulos de memoria e integraciones de conectores para cualquier principal modelo de lenguaje. El marco proporciona componentes reutilizables, registro y métricas de rendimiento para agilizar la creación de asistentes de investigación autónomos, pipelines de contenido y flujos de procesamiento de datos.

La demo de agente AI proporciona una plantilla versátil para construir agentes de IA que puedan interactuar con usuarios y fuentes de datos externas. Aprovecha LangChain para orquestar cadenas, herramientas y módulos de memoria, permitiendo que el agente realice tareas como búsquedas web mediante SerpAPI, resumir contenido web, mantener un historial de conversaciones con memoria basada en vectores y ejecutar fragmentos de código a través de una herramienta REPL de Python segura. El agente expone comandos CLI y endpoints HTTP vía FastAPI, soportando entrada de texto y voz. Los desarrolladores pueden personalizar definiciones de herramientas y lógica de cadenas para adaptar los agentes a soporte al cliente, recuperación de datos o flujos de trabajo automatizados. La arquitectura modular simplifica la integración de nuevas capacidades como consultas a bases de datos o APIs de terceros.

CrewAI es un marco modular en Python diseñado para construir Agentes AI totalmente autónomos. Proporciona componentes centrales como un Orquestador de Agentes para planificación y toma de decisiones, una capa de integración de herramientas para conectar APIs externas o acciones personalizadas, y un Módulo de Memoria para almacenar y recordar contextos a lo largo de las interacciones. Los desarrolladores definen tareas, registran herramientas, configuran backends de memoria y luego lanzan Agentes que pueden planificar flujos de trabajo de múltiples pasos, ejecutar acciones y adaptarse en función de los resultados, haciendo de CrewAI una opción ideal para crear asistentes inteligentes, flujos de trabajo automatizados y prototipos de investigación.