Skeernir es un marco de agentes AI de código abierto diseñado para acelerar el desarrollo de agentes maestro títere para automatización de juegos y orquestación de procesos. El proyecto incluye una plantilla base, APIs principales y módulos de ejemplo que muestran cómo conectar la lógica del agente con entornos objetivo, ya sea simulando jugabilidad o controlando tareas del sistema operativo. Su arquitectura extensible permite a los usuarios implementar estrategias de decisión personalizadas, integrar modelos de aprendizaje automático y gestionar el ciclo de vida del agente en Windows, Linux y macOS. Con soporte de registro y configuración integrado, Skeernir facilita las pruebas, depuración y despliegue de agentes AI autónomos.

Prometh.ai ofrece una plataforma integral para crear agentes IA autónomos que pueden conectarse a diversos sistemas empresariales como Salesforce, HubSpot, bases de datos SQL y Zendesk. Los usuarios utilizan una interfaz de arrastrar y soltar para definir workflows de múltiples pasos, establecer lógica condicional y programar tareas. Los agentes pueden realizar una amplia gama de actividades, incluyendo generación de leads, triage de tickets de soporte, generación de informes y investigación de mercado. El núcleo de orquestación de la plataforma gestiona procesos concurrentes y manejo de errores, mientras que los paneles analíticos integrados visualizan el rendimiento de los agentes, permitiendo una optimización continua.

La Especificación de Agentes de IA Empresariales define una especificación integral para agentes de IA de nivel empresarial, incluyendo esquemas de manifiesto para identificación, descripción, desencadenantes, gestión de memoria y herramientas soportadas. El marco incluye formatos de definición de herramientas en JSON, guías para orquestación de pipelines y flujos de trabajo, y estándares de versionado para asegurar despliegues consistentes. Soporta extensibilidad mediante registro de herramientas personalizadas, mejores prácticas de seguridad y gobernanza, e integración con diferentes entornos de ejecución. Siguiendo su estándar abierto, los equipos pueden construir, compartir y mantener agentes de IA en múltiples entornos, promoviendo colaboración, escalabilidad y procesos de desarrollo uniformes en organizaciones grandes.

GenAI Processors proporciona una biblioteca de procesadores reutilizables y configurables para construir flujos de trabajo de IA generativa de extremo a extremo. Los desarrolladores pueden ingerir documentos, dividirlos en fragmentos semánticos, generar embeddings, almacenar y consultar vectores, aplicar estrategias de recuperación y construir dinámicamente prompts para llamadas a grandes modelos de lenguaje. Su diseño plug-and-play facilita la extensión de pasos de procesamiento personalizados, la integración sin fisuras con servicios de Google Cloud o almacenes de vectores externos, y la orquestación de pipelines RAG complejos para tareas como respuestas a preguntas, resumen y recuperación de conocimientos.