Telegram AI Agent es un framework ligero de código abierto que permite a los desarrolladores crear y desplegar bots inteligentes en Telegram aprovechando los modelos GPT de OpenAI. Proporciona memoria de conversación persistente, plantillas de solicitud configurables y personalidades de agentes personalizadas. Con soporte para múltiples agentes, arquitecturas de plugins y configuración fácil del entorno, los usuarios pueden ampliar las capacidades del bot mediante APIs externas o bases de datos. El framework gestiona el enrutamiento de mensajes, el análisis de comandos y la gestión de estado, permitiendo interacciones suaves y contextuales. Ya sea para soporte al cliente, asistentes educativos o gestión de comunidades, Telegram AI Agent simplifica la creación de bots robustos y escalables que ofrecen respuestas humanas directamente en Telegram.

Botpress es una plataforma de desarrollo de chatbots de código abierto diseñada para que los desarrolladores construyan y gestionen agentes conversacionales. Admite comprensión del lenguaje natural, gestión de diálogos y módulos de aprendizaje automático integrados. Los usuarios pueden crear flujos de trabajo personalizados e integrarlos con API externas. Con Botpress, las empresas pueden desplegar chatbots en diversas plataformas, mejorando el compromiso del cliente y automatizando efectivamente el servicio al cliente.

Chat-With-CUHKSZ ofrece un flujo de trabajo simplificado para construir un chatbot específico en el dominio basado en la base de conocimientos de CUHKSZ. Después de clonar el repositorio, los usuarios configuran sus credenciales de la API de OpenAI y especifican las fuentes de documentos, como PDFs del campus, páginas web y artículos de investigación. La herramienta usa LlamaIndex para preprocesar e indexar los documentos, creando una tienda vectorial eficiente. LangChain orquesta la recuperación y las solicitudes, entregando respuestas relevantes en una interfaz conversacional. La arquitectura admite añadir documentos personalizados, ajustar las estrategias de solicitudes y desplegar vía Streamlit o un servidor Python. También integra mejoras opcionales de búsqueda semántica, soporta registros de consultas para auditoría y puede extenderse a otras universidades con configuración mínima.

DocChat-Docling es un marco de chatbot de documentos con IA que transforma documentos estáticos en una base de conocimientos interactiva. Al ingerir PDFs, archivos de texto y otros formatos, indexa contenido mediante embeddings vectoriales y permite preguntas y respuestas en lenguaje natural. Los usuarios pueden hacer preguntas de seguimiento, y el agente retiene el contexto para diálogos precisos. Construido sobre Python y APIs LLM líderes, ofrece procesamiento escalable de documentos, pipelines personalizables e integración sencilla, capacitando a los equipos para autogestionar la información sin búsquedas manuales ni consultas complejas.

e2e-chainlit-chatbot es un proyecto de ejemplo que demuestra el ciclo completo de desarrollo de un agente de IA conversacional usando Chainlit. El repositorio incluye código de extremo a extremo para lanzar un servidor web local que hospeda una interfaz de chat interactiva, integrándose con modelos de lenguaje grandes para respuestas, y gestionando el contexto de la conversación entre mensajes. Incluye plantillas de prompts personalizables, flujos multi-agente, y streaming en tiempo real de las respuestas. Los desarrolladores pueden configurar claves API, ajustar parámetros del modelo, y extender el sistema con lógica personalizada o integraciones. Con dependencias mínimas y documentación clara, este proyecto acelera la experimentación con chatbots dirigidos por IA y proporciona una base sólida para asistentes conversacionales de nivel productivo. También incluye ejemplos para personalizar componentes front-end, registro y manejo de errores. Diseñado para una integración fluida con plataformas en la nube, soporta tanto prototipos como casos de uso en producción.

Jaaz es un framework extensible de agentes AI diseñado para crear soluciones altamente interactivas de chatbots y asistentes de voz. Construido sobre Node.js y JavaScript, proporciona módulos centrales para gestión de diálogos, memoria con contexto y la integración de APIs de terceros, permitiendo el uso dinámico de herramientas durante las conversaciones. Los desarrolladores pueden definir habilidades personalizadas, aprovechar modelos de lenguaje grande para comprensión del lenguaje natural e integrar motores de conversión de voz a texto y de texto a voz para experiencias habilitadas por voz. La arquitectura modular de Jaaz simplifica el despliegue en infraestructuras en la nube y locales, soportando prototipado rápido y flujos de trabajo de nivel productivo.

El chatbot LangChain para soporte al cliente aprovecha el framework LangChain y modelos de lenguaje grandes para ofrecer un agente conversacional inteligente adaptado a escenarios de soporte. Integra un almacén vectorial para guardar y recuperar documentos específicos de la empresa, garantizando respuestas precisas en contexto. Mantiene una memoria multivuelta para gestionar preguntas de seguimiento de forma natural y soporta plantillas de indicaciones personalizables para alinearse con el tono de la marca. Con rutinas integradas para la integración API, los usuarios pueden conectarse con sistemas externos como CRM o bases de conocimientos. Esta solución de código abierto facilita desplegar un bot de soporte autohospedado, reduce tiempos de respuesta, estandariza respuestas y permite escalar operaciones de soporte sin necesidad de experiencia avanzada en IA.

La interfaz de usuario del Asistente LangServe es una aplicación modular construida con React y TypeScript que se conecta de manera fluida con el backend de LangServe para ofrecer una experiencia de IA conversacional completa. Proporciona ventanas de chat personalizables, streaming de mensajes en tiempo real, indicaciones conscientes del contexto, orquestación de múltiples agentes y ganchos para plugins externos. La interfaz admite tematización, localización, gestión de sesiones y eventos para capturar interacciones. Puede integrarse en aplicaciones web existentes o desplegarse como una SPA independiente, permitiendo una rápida implementación de chatbots de atención al cliente, asistentes de generación de contenido y agentes de conocimiento interactivos. Su arquitectura extensible garantiza una fácil personalización y mantenimiento.

OpenAssistantGPT es una plataforma SaaS de código abierto diseñada para crear chatbots con la API Assistant de OpenAI. Facilita una integración sin fisuras, permitiendo a los usuarios agregar sin esfuerzo un chatbot a su sitio web. Ofreciendo capacidades sólidas, garantiza un compromiso del usuario eficiente y efectivo a través de IA conversacional, convirtiéndolo en una herramienta versátil para diversas aplicaciones, desde atención al cliente hasta interfaces de usuario interactivas.

PygmalionAI ofrece una plataforma de código abierto para crear e interactuar con grandes modelos de lenguaje diseñados para chat, juegos de rol y aventura. Los usuarios pueden interactuar con personajes de IA dinámicos, creando tramas únicas y experiencias inmersivas. El proyecto tiene como objetivo hacer que la IA avanzada sea accesible con fines creativos e interactivos, mientras fomenta una comunidad de desarrolladores y entusiastas.

Chatbot-Grok proporciona un marco de agente de IA modular escrito en Python, diseñado para simplificar el desarrollo de bots conversacionales. Soporta gestión de diálogos multironda, mantiene la memoria del chat entre sesiones y permite a los usuarios definir plantillas de indicaciones personalizadas. La arquitectura es extensible, permitiendo a los desarrolladores integrar diversos LLMs, incluyendo Grok, y conectarse a plataformas como Telegram o Slack. Con una organización clara del código y una estructura amigable para plugins, Chatbot-Grok acelera el prototipado y despliegue de asistentes de chat listos para producción.

Community AI Assistant ofrece un marco listo para usar para crear y desplegar chatbots comunitarios impulsados por IA. Utiliza embeddings de OpenAI para crear una base de conocimientos personalizada a partir de documentación, FAQs y guías de usuario. El asistente soporta gestión de usuarios, autenticación segura y flujos de moderación. Puede ser personalizado mediante archivos de configuración y variables de entorno, otorgando a los desarrolladores control total sobre prompts, interfaz y la integración en aplicaciones web existentes o plataformas comunitarias.