Los Recetarios de Agentes Avanzados es un proyecto comunitario en GitHub que ofrece una biblioteca de recetas de agentes de IA basadas en LangChain. Cubre módulos de memoria para retención de contexto, integración de herramientas personalizadas y llamadas a APIs externas, patrones de llamadas a funciones para respuestas estructuradas, planificación en cadena de pensamiento para decisiones complejas y orquestación de flujos de trabajo de múltiples pasos. Los desarrolladores pueden usar estos ejemplos prefabricados para entender las mejores prácticas, personalizar comportamientos y acelerar el desarrollo de agentes inteligentes que automaticen tareas como programación, recuperación de datos y soporte al cliente.

Agentic AI Systems es un recurso centralizado en GitHub que lista y describe una amplia gama de marcos de trabajo y herramientas de AI agentes de código abierto. Organiza entradas por capacidades, idiomas y herramientas compatibles, ofreciendo enlaces directos a código fuente, documentación y ejemplos de inicio rápido. Los desarrolladores pueden identificar y comparar rápidamente plataformas de agentes, explorar implementaciones de ejemplo e integrar los marcos elegidos en sus propios proyectos. El repositorio se actualiza regularmente para incluir nuevos proyectos, cambios de versión y contribuciones de la comunidad, convirtiéndolo en un índice de referencia para la investigación y prototipado de sistemas de IA autónomos.

Agentic Solver ofrece un conjunto completo de herramientas para desarrollar agentes de IA autónomos que aprovechan grandes modelos de lenguaje (LLMs) para abordar problemas del mundo real. Proporciona componentes para descomposición de tareas, planificación, ejecución y evaluación de resultados, permitiendo a los agentes dividir objetivos de alto nivel en acciones secuenciales. Los usuarios pueden integrar APIs externas, funciones personalizadas y almacenes de memoria para ampliar las capacidades del agente, mientras que mecanismos integrados de registro y reintento aseguran resiliencia. Escrito en Python, el marco soporta pipelines modulares y plantillas de prompt flexibles, facilitando experimentos rápidos. Ya sea para automatizar soporte al cliente, análisis de datos o generación de contenido, Agentic Solver optimiza todo el ciclo de vida, desde la configuración inicial y el registro de herramientas hasta la monitorización continua y la optimización del rendimiento.

Autoware es una plataforma de software de código abierto de vanguardia diseñada para funciones de vehículos autónomos. Integra diversas capacidades como percepción, localización, planificación y control, atendiendo las necesidades de desarrolladores e investigadores. Con Autoware, los usuarios pueden crear aplicaciones de conducción autónoma sofisticadas, accediendo a una amplia gama de herramientas y módulos de software preconfigurados, facilitando pruebas y despliegues rápidos en entornos del mundo real.

OpenAgent ofrece un marco completo para desarrollar agentes de IA autónomos que pueden entender tareas, planificar acciones en múltiples pasos e interactuar con servicios externos. Al integrarse con LLMs como OpenAI y Anthropic, permite razonamiento y toma de decisiones en lenguaje natural. La plataforma cuenta con un sistema de herramientas plug-in para ejecutar solicitudes HTTP, operaciones con archivos y funciones Python personalizadas. Los módulos de gestión de memoria permiten a los agentes almacenar y recuperar información contextual en diferentes sesiones. Los desarrolladores pueden ampliar la funcionalidad mediante plugins, configurar transmisión en tiempo real de respuestas y utilizar utilidades integradas de registro y evaluación para monitorizar el rendimiento del agente. OpenAgent simplifica la orquestación de flujos de trabajo complejos, acelera el prototipado de asistentes inteligentes y garantiza una arquitectura modular para aplicaciones de IA escalables.

Operit es un marco completo de agentes de IA de código abierto diseñado para agilizar la creación de agentes autónomos para varias tareas. Al integrarse con LLMs como GPT de OpenAI y modelos locales, permite razonamiento dinámico en flujos de trabajo de múltiples pasos. Los usuarios pueden definir complementos personalizados para manejar recuperación de datos, raspado web, consultas a bases de datos o ejecución de código, mientras que Operit gestiona el contexto de sesión, memoria y la invocación de herramientas. El marco ofrece una API clara para construir, probar y desplegar agentes con estado persistente, pipelines configurables y mecanismos de manejo de errores. Ya sea que desarrolles bots de soporte al cliente, asistentes de investigación o agentes de automatización empresarial, la arquitectura extensible y las herramientas robustas de Operit aseguran prototipado rápido y despliegues escalables.