llama-cpp-agent es un framework de código abierto en C++ para ejecutar agentes de IA completamente offline. Aprovecha el motor de inferencia llama.cpp para proporcionar interacciones rápidas y de baja latencia, y soporta un sistema modular de plugins, memoria configurable y ejecución de tareas. Los desarrolladores pueden integrar herramientas personalizadas, cambiar entre diferentes modelos LLM locales y construir asistentes conversacionales centrados en la privacidad sin dependencias externas.

echoOLlama aprovecha el ecosistema de Ollama para proporcionar un marco de agente mínimo: lee las entradas del usuario desde el terminal, las envía a un LLM local configurado y transmite las respuestas en tiempo real. Los usuarios pueden secuenciar interacciones, encadenar prompts y experimentar con ingeniería de prompts sin modificar el código del modelo subyacente. Esto hace que echoOLlama sea ideal para probar patrones conversacionales, construir herramientas sencillas por línea de comandos y manejar tareas iterativas de agentes, todo mientras se mantiene la privacidad de los datos.

Este repositorio ofrece una demostración práctica de comunicación bidireccional entre agentes construidos sobre el framework JADE. Incluye clases Java de ejemplo que muestran configuración de agentes, creación de mensajes conformes a FIPA-ACL y manejo asincrónico de comportamientos. Los desarrolladores pueden observar cómo el Agente A envía una solicitud REQUEST, el Agente B procesa la petición y devuelve un mensaje INFORM. El código ilustra el registro de agentes con el Facilitador de Directorios, uso de comportamientos cíclicos y únicos, aplicación de plantillas de mensajes para filtrarlos y registro de secuencias de conversación. Es un punto de partida ideal para prototipar intercambios multi-agente, protocolos personalizados o integrar agentes JADE en sistemas de IA distribuidos más grandes.

Agents-Flex es un marco Java ligero y elegante para aplicaciones de Modelos de Lenguaje Grande (LLM). Permite a los desarrolladores definir, analizar y ejecutar métodos locales de manera eficiente. El marco admite definiciones de funciones locales, capacidades de análisis, callbacks a través de LLMs y la ejecución de métodos que devuelven resultados. Con código mínimo, los desarrolladores pueden aprovechar el poder de los LLMs e integrar funcionalidades sofisticadas en sus aplicaciones.

Cyrano es un marco y CLI de código abierto en Python para crear agentes AI que orquestan modelos de lenguaje amplios y herramientas externas mediante indicaciones en lenguaje natural. Los usuarios pueden definir herramientas personalizadas (funciones), configurar límites de memoria y tokens, y manejar callbacks. Cyrano se encarga de analizar respuestas JSON de los LLMs y ejecutar las herramientas especificadas en secuencia. Enfatiza simplicidad, modularidad y cero dependencias externas, permitiendo a los desarrolladores prototipar chatbots, construir flujos de trabajo automatizados e integrar capacidades AI rápidamente en las aplicaciones.