MAGI (Inteligencia Generativa de IA Modular) es un marco de código abierto diseñado para simplificar la creación y gestión de agentes de IA. Ofrece una arquitectura de plugins para la integración personalizada de herramientas, módulos de memoria persistente, planificación en cadena de pensamiento y orquestación en tiempo real de flujos de trabajo de múltiples pasos. Los desarrolladores pueden registrar APIs externas o scripts locales como herramientas del agente, configurar servidores de memoria y definir políticas de tareas. El diseño extensible de MAGI soporta tareas síncronas y asíncronas, lo que lo hace ideal para chatbots, pipelines de automatización y prototipos de investigación.

RAGApp está diseñado para simplificar todo el proceso RAG ofreciendo integraciones listas para usar con bases de datos vectoriales populares (FAISS, Pinecone, Chroma, Qdrant) y modelos de lenguaje grande (OpenAI, Anthropic, Hugging Face). Incluye herramientas para ingerir datos y convertir documentos en embeddings, mecanismos de recuperación contextualmente consciente para una selección precisa del conocimiento y un UI de chat incorporado o servidor API REST para despliegue. Los desarrolladores pueden ampliar o reemplazar fácilmente cualquier componente — agregar preprocesadores personalizados, integrar APIs externas como herramientas o cambiar proveedores de LLM — aprovechando Docker y herramientas CLI para prototipado rápido y despliegue en producción.

BeeAI Framework Py Starter es un proyecto de Python de código abierto diseñado para facilitar la creación de agentes de IA. Incluye módulos principales para la orquestación de agentes, un sistema de plugins para ampliar la funcionalidad y adaptadores para conectarse a APIs LLM populares. Los desarrolladores pueden definir tareas, gestionar la memoria conversacional e integrar herramientas externas mediante archivos de configuración sencillos. El framework enfatiza la modularidad y facilidad de uso, permitiendo el prototipado rápido de chatbots, asistentes automatizados y agentes de procesamiento de datos sin código boilerplate.

El agente de funciones de paso (Step Functions Agent) es una caja de herramientas de código abierto que permite a los desarrolladores construir flujos de trabajo inteligentes sin servidor en AWS. Usando modelos de lenguaje grandes como GPT de OpenAI, este agente genera dinámicamente definiciones de máquinas de estado de AWS Step Functions basadas en prompts en lenguaje natural o instrucciones estructuradas. Soporta invocación de funciones Lambda, paso de contexto entre pasos, implementación de ramificación condicional, paralelización, reintentos y manejo de errores. El marco abstrae las integraciones con los servicios AWS, provisiona recursos automáticamente y ofrece observabilidad a través de CloudWatch. Los usuarios pueden personalizar prompts, integrar funciones personalizadas y monitorear las ejecuciones de los flujos. Con estrategias de respaldo y registros de auditoría integrados, el agente de funciones de paso agiliza la construcción de pipelines de automatización IA escalables y resistentes, acelerando el desarrollo de aplicaciones de procesamiento de datos, ETL y soporte a decisiones.

AI-Creator proporciona una arquitectura flexible para crear agentes de IA que puedan realizar tareas, interactuar mediante lenguaje natural y aprovechar herramientas externas. Incluye módulos para gestión de prompts, razonamiento en cadena, memoria de sesiones y pipelines personalizables. Los desarrolladores pueden definir comportamientos de agentes mediante configuraciones JSON sencillas o código, integrar APIs y bases de datos como herramientas y desplegar agentes como servicios web o aplicaciones CLI. El marco admite extensibilidad y modularidad, lo que lo hace ideal para prototipar chatbots, asistentes virtuales y trabajadores digitales especializados.