CybMASDE permite a investigadores y desarrolladores construir, configurar y ejecutar simulaciones multiagente con aprendizaje por refuerzo profundo. Los usuarios pueden crear escenarios personalizados, definir roles de agentes y funciones de recompensa, y conectar algoritmos RL estándar o personalizados. El marco incluye servidores de entorno, interfaces de agentes en red, recolectores de datos y utilidades de renderizado. Soporta entrenamiento paralelo, monitoreo en tiempo real y guardado de modelos. La arquitectura modular de CybMASDE facilita la integración sin problemas de nuevos agentes, espacios de observación y estrategias de entrenamiento, acelerando experimentos en control cooperativo, comportamiento de enjambre, asignación de recursos y otros casos de uso multiagente.

DSpy Agents es un toolkit de Python de código abierto que simplifica la creación de agentes de IA autónomos. Ofrece una arquitectura modular para ensamblar agentes con herramientas personalizables para scraping web, análisis de documentos, consultas a bases de datos e integraciones con modelos de lenguaje (OpenAI, Hugging Face). Los desarrolladores pueden orquestar flujos de trabajo complejos usando plantillas de agentes preconstruidas o definir conjuntos de herramientas personalizadas para automatizar tareas como resúmenes de investigaciones, soporte al cliente y pipelines de datos. Con gestión de memoria integrada, registro, generación aumentada por recuperación, colaboración multi-agente y despliegue sencillo via contenedores o entornos serverless, DSpy Agents acelera el desarrollo de aplicaciones basadas en agentes sin código repetitivo.

Esquilax es un marco de trabajo ligero en TypeScript diseñado para construir y orquestar flujos complejos de agentes de IA. Brinda a los desarrolladores una API clara para definir agentes de manera declarativa, asignar módulos de memoria e integrar acciones personalizadas con plugins, como llamadas API o consultas a bases de datos. Con soporte incorporado para manejo de contexto y coordinación entre múltiples agentes, Esquilax simplifica la creación de chatbots, asistentes digitales y procesos automatizados. Su arquitectura basada en eventos permite encadenar tareas o desencadenarlas dinámicamente, mientras que las herramientas de registro y depuración ofrecen visibilidad total sobre las interacciones de los agentes. Al abstraer código repetitivo, Esquilax ayuda a los equipos a prototipar rápidamente aplicaciones escalables impulsadas por IA.

Flock proporciona un marco modular y amigable para encadenar múltiples llamadas LLM, gestionar la memoria conversacional e integrar herramientas externas en agentes autónomos. Con soporte para ejecución asíncrona y extensiones de plugins, Flock permite un control preciso sobre comportamientos del agente, disparadores y manejo del contexto. Funciona perfectamente en entornos Node.js y navegador, permitiendo a los equipos prototipar rápidamente chatbots, flujos de procesamiento de datos, asistentes virtuales y otras soluciones de automatización impulsadas por IA.

Microsoft AutoGen está diseñado para facilitar el desarrollo completo de agentes de IA autónomos, proporcionando componentes modulares para gestión de memoria, planificación de tareas, integración de herramientas y comunicación. Los desarrolladores pueden definir herramientas personalizadas con esquemas estructurados y conectarse a proveedores LLM principales como OpenAI y Azure OpenAI. El marco soporta la orquestación de uno o múltiples agentes, permitiendo flujos de trabajo colaborativos en los que los agentes coordinan para completar tareas complejas. Su arquitectura plug-and-play permite fácil expansión con nuevos almacenes de memoria, estrategias de planificación y protocolos de comunicación. Al abstraer los detalles de integración de bajo nivel, AutoGen acelera la creación de prototipos y el despliegue de aplicaciones impulsadas por IA en ámbitos como soporte al cliente, análisis de datos y automatización de procesos.

InfantAgent ofrece una estructura ligera para diseñar y desplegar agentes inteligentes en Python. Se integra con LLMs populares (OpenAI, Hugging Face), soporta módulos de memoria persistente y permite cadenas de herramientas personalizadas. De serie, incluye una interfaz conversacional, orquestación de tareas y toma de decisiones basada en políticas. La arquitectura de plugins del marco permite una fácil extensión para herramientas y APIs específicas del dominio, ideal para prototipar agentes de investigación, automatizar flujos de trabajo o integrar asistentes IA en aplicaciones.

Just Chat ofrece una interfaz de chat completa y autoalojada para interactuar con modelos de lenguaje grandes. Al ingresar claves API de proveedores como OpenAI, Anthropic o Hugging Face, los usuarios pueden iniciar conversaciones multi-turno con soporte de memoria. La plataforma permite adjuntos, permitiendo a los usuarios subir documentos para preguntas y respuestas contextuales. La integración de plugins permite llamadas a herramientas externas como búsquedas web, cálculos o consultas a bases de datos. Los desarrolladores pueden diseñar plantillas de prompts personalizadas, controlar los mensajes del sistema y cambiar entre modelos sin problemas. La interfaz está construida con React y Node.js, ofreciendo una experiencia web sensible en escritorio y móvil. Con su sistema modular de plugins, los usuarios pueden añadir o quitar funciones fácilmente, adaptando Just Chat a bots de soporte al cliente, asistentes de investigación, generadores de contenido o tutores educativos.

LangChain es un marco de Python de código abierto diseñado para acelerar el desarrollo de aplicaciones impulsadas por IA. Proporciona abstracciones para encadenar múltiples llamadas a modelos de lenguaje (cadenas), construir agentes que interactúan con herramientas externas y gestionar la memoria de las conversaciones. Los desarrolladores pueden definir indicaciones, analizadores de salida y flujos de trabajo de extremo a extremo. Las integraciones incluyen almacenes vectoriales, bases de datos, APIs y plataformas de alojamiento, permitiendo chatbots listos para producción, análisis de documentos, asistentes de código y pipelines de IA personalizados.

El LangChain RAG Agent configura una canalización que ingiere documentos, los convierte en embeddings con modelos de OpenAI y los almacena en una base de datos vectorial FAISS. Cuando llega una consulta del usuario, la cadena de recuperación LangChain obtiene pasajes relevantes, y el executor del agente coordina entre herramientas de recuperación y generación para producir respuestas ricas en contexto. Esta arquitectura modular soporta plantillas de prompt personalizadas, múltiples proveedores LLM y tiendas de vectores configurables, ideal para construir chatbots impulsados por conocimiento.

RAGFlow es una plataforma potente de código abierto para RAG (Generation Aumentada por Recuperación), diseñada para simplificar el desarrollo y despliegue de agentes de IA. Combina una comprensión profunda de documentos con búsquedas por similitud vectorial para ingerir, preprocesar e indexar datos no estructurados de PDFs, páginas web y bases de datos en bases de conocimientos personalizadas. Los desarrolladores pueden aprovechar su SDK en Python o API REST para recuperar contexto relevante y generar respuestas precisas usando cualquier modelo LLM. RAGFlow soporta crear diversos flujos de trabajo de agentes, como chatbots, resúmenes de documentos y generadores Text2SQL, permitiendo automatizar tareas de soporte al cliente, investigación y reportes. Su arquitectura modular y puntos de extensión permiten una integración sin problemas con pipelines existentes, asegurando escalabilidad y menos alucinaciones en aplicaciones impulsadas por IA.

Knowledge-Discovery-Agents proporciona un conjunto modular de agentes de IA preconstruidos y personalizables diseñados para extraer conocimientos estructurados de archivos PDF, CSV, sitios web y otras fuentes. Se integra con LangChain para gestionar el uso de herramientas, admite encadenamiento de tareas como web scraping, generación de embeddings, búsqueda semántica y creación de gráficos de conocimiento. Los usuarios pueden definir flujos de trabajo de agentes, incorporar nuevos cargadores de datos y desplegar bots QA o pipelines analíticos. Con código mínimo, acelera la creación de prototipos, exploración de datos y generación automática de informes en contextos de investigación y empresarial.

La API LangGraphJS proporciona una interfaz programática para diseñar flujos de trabajo de agentes IA utilizando gráficos dirigidos. Cada nodo del gráfico representa una llamada a LLM, lógica de decisión o transformación de datos. Los desarrolladores pueden encadenar nodos, gestionar lógica de ramificación y manejar la ejecución asincrónica de manera transparente. Con definiciones en TypeScript e integraciones incorporadas para proveedores LLM populares, facilita el desarrollo de chatbots, pipelines de extracción de datos y procesos complejos de múltiples pasos sin código redundante.

LAuRA simplifica la creación de agentes de IA inteligentes ofreciendo una canalización estructurada de módulos de planificación, recuperación, ejecución y gestión de memoria. Los usuarios definen tareas complejas que el Planner de LAuRA descompone en pasos accionables, el Retriever busca información en bases de datos vectoriales o APIs, y el Executor invoca servicios o herramientas externas. Un sistema de memoria integrado mantiene el contexto entre interacciones, permitiendo conversaciones coherentes y con estado. Con conectores extensibles para LLMs populares y almacenamiento vectorial, LAuRA soporta prototipado rápido y escalabilidad de agentes personalizados para casos de uso como análisis de documentos, informes automatizados, asistentes personales y automatización de procesos comerciales. Su diseño de código abierto fomenta contribuciones comunitarias y flexibilidad de integración.

Leap AI es una plataforma y marco de código abierto diseñados para simplificar la creación de agentes impulsados por IA en diversos dominios. Con su arquitectura modular, los desarrolladores pueden ensamblar componentes para integración API, chatbots conversacionales, composición musical y asistencia inteligente en codificación. Utilizando conectores predefinidos, los agentes Leap AI pueden llamar a servicios REST externos, procesar y responder a entradas de usuario, generar pistas de música originales y sugerir fragmentos de código en tiempo real. Basado en bibliotecas populares de aprendizaje automático, soporta integración de modelos personalizados, registro y monitorización. Los usuarios pueden definir comportamientos de agentes mediante archivos de configuración o extender funcionalidades con complementos en JavaScript o Python. La implementación es sencilla a través de contenedores Docker, funciones sin servidor o servicios en la nube. Leap AI acelera la creación y producción de agentes de IA para diversos casos de uso.

LeanAgent es un marco basado en Python diseñado para facilitar la creación de agentes IA autónomos. Ofrece módulos de planificación integrados que aprovechan grandes modelos de lenguaje para la toma de decisiones, una capa de integración de herramientas extensible para llamar a API externas o scripts personalizados, y un sistema de gestión de memoria que mantiene el contexto entre interacciones. Los desarrolladores pueden configurar flujos de trabajo del agente, integrar herramientas personalizadas, iterar rápidamente con utilidades de depuración y desplegar agentes listos para producción para diversos dominios.

El Sistema de Agentes Lingüísticos es un marco de Python de código abierto diseñado para construir agentes inteligentes que aprovechan modelos de lenguaje para planificar y ejecutar tareas. Incluye componentes para gestión de memoria, registro de herramientas, planificador y ejecutor, permitiendo a los agentes mantener contexto, llamar APIs externas, realizar búsquedas web y automatizar flujos de trabajo. Configurable mediante YAML, soporta múltiples proveedores de LLM, facilitando el prototipado rápido de chatbots, resúmers de contenido y asistentes autónomos. Los desarrolladores pueden ampliar la funcionalidad creando herramientas y backends de memoria personalizados, y desplegar agentes localmente o en servidores.

El sistema RAG potenciado por LLM es un marco enfocado en desarrolladores para construir pipelines RAG. Proporciona módulos para incrustar colecciones de documentos, indexar vía FAISS, Pinecone o Weaviate, y recuperar contexto relevante en tiempo de ejecución. Utiliza wrappers de LangChain para orquestar llamadas a LLM, soporta plantillas de prompts, respuestas en streaming y adaptadores de múltiples vectores. Simplifica la implementación de extremo a extremo de RAG para bases de conocimiento, permitiendo personalización en cada etapa — desde la configuración del modelo de embedding hasta el diseño del prompt y el postprocesamiento de resultados.

LLMFlow proporciona una forma declarativa de diseñar, probar y desplegar flujos de trabajo complejos de modelos de lenguaje. Los desarrolladores crean Nodos que representan indicaciones o acciones, y luego los encadenan en Flujos que pueden ramificarse según condiciones o resultados de herramientas externas. La gestión de memoria incorporada rastrea el contexto entre pasos, mientras que los adaptadores permiten una integración sin problemas con OpenAI, Hugging Face y otros. La funcionalidad puede extenderse mediante plugins para herramientas o fuentes de datos personalizadas. Ejecuta Flujos localmente, en contenedores o como funciones sin servidor. Casos de uso: creación de agentes conversacionales, generación automatizada de informes y pipelines de extracción de datos, todo con ejecución transparente y registro.

LLM State Machine es un marco de Python de código abierto diseñado para construir agentes de IA usando máquinas de estado explícitas. Los desarrolladores definen estados como pasos discretos, cada uno invocando un gran modelo de lenguaje o lógica personalizada, y transiciones basadas en salidas. Este enfoque proporciona claridad, mantenibilidad y manejo robusto de errores para flujos de trabajo con múltiples pasos alimentados por LLM, como procesamiento de documentos, bots conversacionales o pipelines de automatización.

MARO (Multi-Agent Resource Optimization) es un marco basado en Python diseñado para apoyar el desarrollo y evaluación de agentes de aprendizaje por refuerzo multi-agente en escenarios de cadena de suministro, logística y gestión de recursos. Incluye plantillas para gestión de inventarios, planificación de camiones, cross-docking, alquiler de contenedores y más. MARO ofrece una API unificada de agentes, rastreadores integrados para registro de experimentos, capacidades de simulación paralela para entrenamiento a gran escala y herramientas de visualización para análisis de rendimiento. La plataforma es modular, extensible e integra bibliotecas RL populares, facilitando investigaciones reproducibles y creación rápida de prototipos de soluciones de optimización basadas en IA.