Rubra proporciona un marco unificado para construir agentes alimentados por IA capaces de interactuar con herramientas externas, APIs o bases de conocimientos. Los usuarios definen comportamientos de agentes usando una interfaz JSON sencilla o SDK, luego conectan funciones como búsqueda web, recuperación de documentos, manipulación de hojas de cálculo o APIs específicas del dominio. La plataforma soporta pipelines de generación aumentada por recuperación, permitiendo que los agentes obtengan datos relevantes y generen respuestas informadamente. Los desarrolladores pueden probar y depurar agentes en una consola interactiva, monitorear métricas de rendimiento y escalar despliegues según se requiera. Con autenticación segura, control de acceso basado en roles y registros de uso detallados, Rubra simplifica la creación de agentes de grado empresarial. Ya sea para construir bots de soporte al cliente, asistentes de investigación automatizados o agentes de orquestación de workflows, Rubra acelera el desarrollo y la implementación.

Agents from Scratch TS es un marco de trabajo de código abierto en TypeScript que demuestra cómo construir agentes de IA desde cero usando LangChain. Incluye código de ejemplo para definir y registrar herramientas externas, gestionar la memoria conversacional, enrutar entradas de usuario al agente correcto y encadenar varias llamadas a LLM. Los desarrolladores pueden usarlo para entender las mejores prácticas, personalizar comportamientos de agentes e integrar nuevas capacidades como búsqueda en la web, recuperación de datos o plugins personalizados para automatizar tareas o construir asistentes interactivos.

El agente AI Researcher actúa como un asistente virtual de investigación que automatiza fases clave de la indagación científica. Comienza aceptando un tema definido por el usuario y realiza búsquedas en línea en bases de datos mediante búsqueda web integrada. Luego extrae y resume los artículos más relevantes, destaca hallazgos centrales e identifica brechas en la investigación. Usando estos insights, el agente genera nuevas preguntas de investigación y propone esquemas de diseño experimental. El marco soporta pipelines de tareas personalizables, permitiendo a los usuarios ajustar parámetros de búsqueda, la profundidad del resumen y estrategias de generación de ideas. Todas las interacciones ocurren mediante una interfaz de línea de comandos sencilla, usando scripts Python y APIs de OpenAI. Los investigadores pueden revisar, refinar y exportar resultados para acelerar revisiones de literatura y planificación temprana.

El chat AI gratuito ofrece conversaciones de texto y voz ilimitadas, así como generación de imágenes de alta calidad, todo sin registros ni anuncios. Interactúa con una AI avanzada para diálogos naturales y contextualizados, y desata tu creatividad con generación de imágenes interminable. Sin suscripciones, costos ocultos ni anuncios; solo acceso puro y sin filtrar a herramientas AI poderosas. Personaliza las personas AI para que coincidan con tus preferencias o crea personalidades únicas para una experiencia personalizada. Mantente informado con las capacidades de búsqueda web integradas, e interactúa sin problemas utilizando reconocimiento de voz avanzado y síntesis de texto a voz.

Hashiru AgentX es un orquestador de flujo de trabajo IA unificado alojado en Hugging Face Spaces. Permite a los usuarios ingresar instrucciones en lenguaje natural y elegir entre agentes preconstruidos para ejecución de código, búsqueda en la web y análisis de documentos. Detrás de escenas, compone dinámicamente cadenas de herramientas, ejecuta fragmentos de Python en un sandbox seguro, consulta recursos en línea y extrae conocimientos de archivos cargados. Los resultados se devuelven en formato conversacional, facilitando refinamientos iterativos y descargas fáciles de resultados.

El Agente MCP Ollama aprovecha el entorno de ejecución LLM local de Ollama para ofrecer un marco versátil de agentes para la automatización de tareas. Integra múltiples interfaces de herramientas, incluyendo búsqueda web mediante SERP API, operaciones en el sistema de archivos, ejecución de comandos shell y gestión del entorno Python. Al definir indicaciones y configuraciones de herramientas personalizadas, los usuarios pueden orquestar flujos de trabajo complejos, automatizar tareas repetitivas y construir asistentes especializados adaptados a diferentes ámbitos. El agente gestiona la invocación de herramientas y la gestión del contexto, manteniendo el historial de conversaciones y respuestas de las herramientas para generar acciones coherentes. Su configuración basada en CLI y arquitectura modular facilitan la extensión con nuevas herramientas y la adaptación a distintos casos de uso, desde investigación y análisis de datos hasta soporte en desarrollo.

AIAgentWorkshop es un proyecto de Python de código abierto que demuestra cómo construir agentes IA autónomos capaces de planificar, tomar decisiones y usar herramientas. Incluye ejemplos de integración de búsquedas web, gestión de archivos y comandos del sistema, junto con módulos simples de memoria y razonamiento. Los desarrolladores pueden seguir ejercicios guiados para crear agentes que interpreten las metas del usuario, generen planes de múltiples pasos, ejecuten tareas en diferentes herramientas y mantengan el contexto. La arquitectura modular facilita intercambiar o ampliar herramientas y encadenar acciones del agente para flujos de trabajo complejos, transformando conceptos de investigación en IA en prototipos funcionales.

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.

OmniSteward es una plataforma modular de orquestación de agentes IA construida en Python que se conecta a OpenAI, LLM locales y soporta modelos personalizados. Ofrece módulos de memoria para almacenar el contexto, kits de herramientas para llamadas API, búsqueda web, ejecución de código y consultas a bases de datos. Los usuarios definen plantillas de agentes con prompts, flujos de trabajo y desencadenantes. El framework orquesta múltiples agentes en paralelo, gestiona el historial de conversaciones y automatiza tareas mediante pipelines. Incluye también registros, paneles de monitoreo, arquitectura de plugins e integración con servicios de terceros. OmniSteward simplifica la creación de asistentes específicos de dominio para investigación, operaciones, marketing y más, ofreciendo flexibilidad, escalabilidad y transparencia de código abierto para empresas y desarrolladores.