CamelAGI es un marco de código abierto diseñado para simplificar la creación de agentes AI autónomos. Cuenta con una arquitectura de plugins para herramientas personalizadas, integración de memoria a largo plazo para persistencia del contexto y soporte para múltiples modelos de lenguaje amplio como GPT-4 y Llama 2. A través de módulos de planificación y ejecución explícitos, los agentes pueden descomponer tareas, invocar APIs externas y adaptarse con el tiempo. La extensibilidad y el enfoque comunitario hacen que CamelAGI sea adecuado para prototipos de investigación, sistemas de producción y proyectos educativos.

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.

Universal Basic Compute ofrece un entorno unificado para diseñar, entrenar y desplegar agentes de IA en diversos flujos de trabajo. Los usuarios pueden escoger entre múltiples modelos de lenguaje grande, configurar almacenes de memoria personalizados para conciencia contextual, e integrar APIs y herramientas de terceros para ampliar funcionalidad. La plataforma gestiona automáticamente la orquestación, tolerancia a fallos y escalado, además de ofrecer paneles para monitoreo en tiempo real y análisis de desempeño. Al abstraer detalles de infraestructura, permite a los equipos centrarse en la lógica de los agentes y la experiencia del usuario, evitando complejidad de backend.

Emma-X proporciona una plataforma modular de orquestación de agentes para construir asistentes de IA conversacionales usando grandes modelos de lenguaje. Los desarrolladores pueden definir comportamientos del agente mediante configuraciones JSON, seleccionar proveedores de LLM como OpenAI, Hugging Face o endpoints locales, y adjuntar herramientas externas como búsqueda, bases de datos o APIs personalizadas. La capa de memoria integrada preserva el contexto a través de sesiones, mientras que los componentes UI manejan la renderización del chat, cargas de archivos y solicitudes interactivas. Los ganchos de plugins permiten obtener datos en tiempo real, análisis y botones de acción personalizados. Emma-X viene con agentes de ejemplo para soporte al cliente, creación de contenido y generación de código. Su arquitectura abierta permite a los equipos ampliar las capacidades del agente, integrarse con aplicaciones web existentes y iterar rápidamente en los flujos de conversación sin necesidad de profundos conocimientos en LLM.

LiteLLM es un marco integral diseñado para agilizar la gestión de múltiples modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) a través de una API unificada. Al ofrecer un modelo de interacción estandarizado similar a la API de OpenAI, los usuarios pueden aprovechar fácilmente más de 100 LLMs diferentes sin tener que lidiar con formatos y protocolos diversos. LiteLLM maneja complejidades como la distribución de carga, alternativas y el seguimiento de gastos entre diferentes proveedores de servicios, facilitando la integración y gestión de varios servicios de LLM en sus aplicaciones.