OmniMind0 es un marco de IA basado en agentes completo, escrito en Python, que permite la creación y orquestación de múltiples agentes autónomos. Cada agente puede configurarse para manejar tareas específicas—como recuperación de datos, resumen o toma de decisiones—compartiendo estado a través de sistemas de memoria pluggables como Redis o archivos JSON. Su arquitectura de plugins permite ampliar funcionalidades con APIs externas o comandos personalizados. Soporta modelos de OpenAI, Azure y Hugging Face, y ofrece despliegue vía CLI, servidor API REST o Docker para integración flexible en tus flujos de trabajo.

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.

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.

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.

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.

Agent Forge proporciona una arquitectura modular para definir, ejecutar y coordinar agentes de IA. Ofrece APIs integradas para orquestación de tareas, módulos de memoria para mantener el contexto a largo plazo y un sistema de plugins para integrar servicios externos (p. ej., LLMs, bases de datos, APIs de terceros). Los desarrolladores pueden prototipar rápidamente, probar y desplegar agentes en producción, combinando flujos de trabajo complejos sin gestionar infraestructura de bajo nivel.

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.

El SDK Connery es un marco completo que simplifica la creación de agentes IA. Proporciona bibliotecas cliente para Node.js, Python, Deno y el navegador, permitiendo a los desarrolladores definir comportamientos del agente, integrar herramientas externas y fuentes de datos, gestionar memoria a largo plazo y conectar a múltiples LLM. Con telemetría incorporada y utilidades de despliegue, acelera todo el ciclo de vida del agente desde el desarrollo hasta la producción.

EasyAgent proporciona un marco completo para construir agentes autónomos de IA en Python. Ofrece backends LLM configurables como OpenAI, Azure y modelos locales, módulos personalizables de planificación y razonamiento, integración de herramientas API y almacenamiento de memoria persistente. Los desarrolladores pueden definir comportamientos de agentes mediante configuraciones simples en YAML o código, aprovechar llamadas a funciones integradas para acceso a datos externos y orquestar múltiples agentes para flujos de trabajo complejos. EasyAgent también incluye funciones como registro, monitoreo, manejo de errores y puntos de extensión para implementaciones personalizadas. Su arquitectura modular acelera la creación de prototipos y el despliegue de agentes especializados en dominios como soporte al cliente, análisis de datos, automatización e investigación.

Exo proporciona todo lo necesario para crear, desplegar y escalar agentes de IA autónomos. Comienza con plantillas preconfiguradas o crea flujos personalizados usando interfaz drag-and-drop o definiciones YAML. Integra cualquier API REST, base de datos o servicio externo para ampliar las capacidades del agente. Los agentes mantienen el contexto mediante memoria persistente integrada y almacenes vectoriales. Un entorno de ejecución en la nube, herramientas CLI/SDK y panel de control permiten monitorear rendimiento, inspeccionar logs y gestionar versiones.

InfantAgent ofrece una estructura ligera para diseñar y desplegar agentes inteligentes en Python. Se integra con LLMs populares (OpenAI, Hugging Face), soporta módulos de memoria persistente y permite cadenas de herramientas personalizadas. De serie, incluye una interfaz conversacional, orquestación de tareas y toma de decisiones basada en políticas. La arquitectura de plugins del marco permite una fácil extensión para herramientas y APIs específicas del dominio, ideal para prototipar agentes de investigación, automatizar flujos de trabajo o integrar asistentes IA en aplicaciones.

El marco de IA multi-agente proporciona una solución de extremo a extremo para orquestar múltiples agentes autónomos en entornos en la nube. Aprovecha la base de datos sin servidor compatible con Postgres de Neon para almacenar el historial de conversaciones y el estado del agente, Azure Functions para ejecutar la lógica del agente a escala, y APIs de OpenAI para potenciar la comprensión y generación del lenguaje natural. Los colas de mensajes integradas y los comportamientos basados en roles permiten a los agentes colaborar en tareas como investigación, programación, soporte al cliente y análisis de datos. Los desarrolladores pueden personalizar las políticas del agente, las reglas de memoria y los flujos de trabajo para adaptarse a diversos requisitos comerciales.