CopilotKit es un marco de trabajo de código abierto en Python diseñado para que los desarrolladores creen agentes de IA personalizados. Ofrece una arquitectura modular donde puedes registrar y configurar herramientas — como acceso al sistema de archivos, búsqueda en la web, REPL de Python y conectores SQL — y enlazarlas con agentes que utilizan cualquier LLM compatible. Los módulos de memoria incorporados permiten la persistencia del estado de la conversación, mientras que LangGraph permite definir flujos de razonamiento estructurados para tareas complejas. Los agentes pueden ser desplegados en scripts, servicios web o aplicaciones CLI y escalar en diferentes proveedores en la nube. CopilotKit funciona perfectamente con los modelos de OpenAI, Azure OpenAI y Anthropic, potenciando flujos de trabajo automatizados, chatbots y bots de análisis de datos.

CoreLink-Persona-Engine es un marco modular que capacita a los desarrolladores para crear agentes de IA con personalidades únicas mediante la definición de rasgos de personalidad, comportamientos de memoria y flujos de conversación. Proporciona una arquitectura de plugins flexible para integrar bases de conocimiento, lógica personalizada y APIs externas. El motor gestiona memoria a corto y largo plazo, permitiendo continuidad contextual a través de sesiones. Los desarrolladores pueden configurar perfiles de personalidad usando JSON o YAML, conectarse a proveedores de LLM como OpenAI o modelos locales, y desplegar agentes en diversas plataformas. Con registro y análisis integrados, CoreLink facilita el monitoreo del rendimiento y la mejora del comportamiento de los agentes, siendo adecuado para chatbots de soporte al cliente, asistentes virtuales, aplicaciones de juegos de rol y prototipos de investigación.

Agent Script proporciona una capa de scripting declarativa sobre modelos de lenguaje grandes, permitiéndote escribir scripts en YAML o JSON que definan flujos de trabajo del agente, llamadas a herramientas y uso de memoria. Puedes conectar OpenAI, LLM locales u otros proveedores, conectar APIs externas como herramientas y configurar backends de memoria a largo plazo. El marco gestiona la gestión del contexto, ejecución asíncrona y registros detallados de forma predeterminada. Con un mínimo código, puedes prototipar chatbots, flujos RPA, agentes de extracción de datos o bucles de control personalizados, facilitando la creación, prueba y despliegue de automatizaciones alimentadas por IA.

AI Agent Marketplace es un directorio comunitario para agentes de IA, que permite a desarrolladores, investigadores y entusiastas descubrir, evaluar y contribuir con agentes. Los usuarios pueden filtrar agentes por categoría, ver descripciones detalladas y instrucciones de integración, y enviar sus propios agentes mediante solicitudes de extracción. La plataforma agrega metadatos, enlaces y ejemplos para cada agente, facilitando la comparación de capacidades y encontrando la herramienta adecuada para casos de uso específicos.

Arenas está diseñado para agilizar el ciclo de vida de desarrollo de agentes impulsados por LLM. Los desarrolladores pueden definir perfiles de agentes, integrar APIs y herramientas externas como plugins, y componer flujos de trabajo de múltiples pasos usando un DSL flexible. El marco gestiona la memoria de la conversación, el manejo de errores y el registro, habilitando pipelines RAG robustos y colaboración multi-agente. Con una interfaz de línea de comandos y API REST, los equipos pueden prototipar agentes localmente y desplegarlos como microservicios o aplicaciones en contenedores. Arenas soporta proveedores LLM populares, ofrece paneles de monitorización e incluye plantillas integradas para casos de uso comunes. Esta arquitectura flexible reduce código repetitivo y acelera el tiempo de lanzamiento de soluciones basadas en IA en dominios como compromiso con clientes, investigación y procesamiento de datos.

Powerful Auto Researcher es un marco de agentes AI basado en Python diseñado para automatizar y acelerar los flujos de trabajo de investigación. Los usuarios definen temas o preguntas iniciales, y el agente genera iterativamente preguntas de seguimiento, las envía a modelos de OpenAI y agrega las respuestas. Soporta plantillas de prompts personalizables, encadenamiento de flujos de trabajo y exportación automática en Markdown, JSON o PDF. La registración y gestión de resultados integradas garantizan la reproducibilidad. Esta herramienta es ideal para revisiones de literatura académica, recopilación de inteligencia competitiva, investigación de mercado y profundas investigaciones técnicas, reduciendo la carga manual y asegurando una cobertura sistemática de las preguntas de investigación.

ClassiCore-Public proporciona un entorno completo para construir, optimizar y desplegar modelos de clasificación. Cuenta con un constructor de pipelines intuitivo que maneja ingestión de datos en bruto, limpieza y generación de características. El almacén de modelos incorporado incluye algoritmos como Random Forests, SVM y arquitecturas de deep learning. El ajuste automático de hiperparámetros utiliza optimización bayesiana para encontrar configuraciones óptimas. Los modelos entrenados se pueden desplegar como API RESTful o microservicios, con paneles de monitoreo que rastrean métricas de rendimiento en tiempo real. Los plugins extensibles permiten a los desarrolladores agregar preprocesamiento personalizado, visualización o nuevos destinos de despliegue, haciendo que ClassiCore-Public sea ideal para tareas de clasificación a escala industrial.

CUPCAKE AGI (Pipeline Utilitario Composable para Creatividad, Conocimiento y Evolveabilidad en Inteligencia General Autónoma) es un marco flexible de Python que simplifica la construcción de agentes autónomos combinando modelos de lenguaje, memoria y herramientas externas. Ofrece módulos principales incluyendo un planificador de objetivos, un ejecutor de modelos y un gestor de memoria para mantener el contexto durante las interacciones. Los desarrolladores pueden ampliar la funcionalidad mediante plugins para integrar APIs, bases de datos o kits de herramientas personalizados. CUPCAKE AGI admite flujos de trabajo tanto sincrónicos como asincrónicos, lo que lo hace ideal para investigación, prototipado y despliegue de agentes de nivel de producción en diversas aplicaciones.

Embedditor es una herramienta de vanguardia de código abierto diseñada como un equivalente eficiente de MS Word para la incrustación de vectores. Ofrece una interfaz amigable para editar las incrustaciones de vectores LLM, lo que permite a los usuarios cargar, unir, dividir y editar contenido en varios formatos de archivo. El objetivo es optimizar las capacidades de búsqueda de vectores, garantizando un mejor rendimiento y resultados de búsqueda más precisos. Esta herramienta proporciona una flexibilidad y control significativos sobre los procesos de incrustación, convirtiéndose en una adición valiosa a cualquier flujo de trabajo de búsqueda de vectores y modelos de lenguaje.

Functionary proporciona una forma declarativa de registrar herramientas personalizadas: funciones de JavaScript que encapsulan llamadas API, consultas a bases de datos o lógica empresarial. Envuelve la interacción con LLM para analizar las solicitudes del usuario, determinar qué herramientas ejecutar y analizar las salidas de las herramientas para devolver respuestas conversacionales. El framework soporta memoria, manejo de errores y encadenamiento de acciones, ofreciendo hooks para pre y post procesamiento. Los desarrolladores pueden crear rápidamente agentes capaces de orquestar funciones dinámicamente sin código boilerplate, mejorando el control sobre los flujos de trabajo impulsados por IA.

HMAS es un marco de trabajo de código abierto en Python que permite el desarrollo de sistemas jerárquicos de múltiples agentes. Ofrece abstracciones para definir jerarquías de agentes, protocolos de comunicación entre agentes, integración de entornos y ciclos de entrenamiento incorporados. Investigadores y desarrolladores pueden usar HMAS para prototipar interacciones complejas entre agentes, entrenar políticas coordinadas y evaluar el rendimiento en entornos simulados. Su diseño modular facilita extender y personalizar agentes, entornos y estrategias de entrenamiento.

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.

LLPhant es un marco de trabajo en código abierto en Python que permite a los desarrolladores crear agentes versátiles impulsados por LLM. Ofrece abstracciones integradas para la integración de herramientas (APIs, búsqueda, bases de datos), gestión de memoria para conversaciones de múltiples turnos y bucles de decisión personalizables. Con soporte para múltiples backends LLM (OpenAI, Hugging Face, otros), componentes estilo plugin y flujos de trabajo basados en configuración, LLPhant acelera el desarrollo de agentes. Úselo para prototipar chatbots, automatizar tareas o construir asistentes digitales que aprovechan herramientas externas y memoria contextual sin código repetitivo.

NagaAgent es una biblioteca de código abierto en Python diseñada para simplificar la creación, orquestación y escalado de agentes de IA. Proporciona un sistema plug-and-play para integración de herramientas, objetos de memoria conversacional persistentes y un controlador de múltiples agentes asincrónicos. Los desarrolladores pueden registrar herramientas personalizadas como funciones, gestionar el estado del agente y choreografiar interacciones entre múltiples agentes. El marco incluye funciones de registro, hooks para manejo de errores y configuraciones predefinidas para prototipado rápido. NagaAgent es ideal para construir flujos de trabajo complejos — bots de soporte al cliente, canalizaciones de procesamiento de datos o asistentes de investigación — sin sobrecarga de infraestructura.

PySpur ofrece un entorno integrado para construir, probar y desplegar agentes de IA mediante una interfaz usuario-amistosa basada en nodos. Los desarrolladores ensamblan cadenas de acciones — como llamadas a modelos lingüísticos, recuperación de datos, ramificación de decisiones y interacciones API — arrastrando y conectando bloques modulares. Un modo de simulación en vivo permite a los ingenieros validar la lógica, inspeccionar estados intermedios y depurar workflows antes del despliegue. PySpur también ofrece control de versiones de los flujos de agentes, perfilado de rendimiento y despliegue con un clic en la nube o infraestructura local. Con conectores plug-in y soporte para LLMs y bases de datos vectoriales populares, los equipos pueden prototipar rápidamente agentes de razonamiento complejos, asistentes automatizados o pipelines de datos. Open-source y extensible, PySpur minimiza la boilerplate y la sobrecarga de infraestructura, permitiendo iteraciones más rápidas y soluciones de agentes más robustas.

SonAgent es un marco extensible de código abierto diseñado para construir, organizar y ejecutar agentes AI en Python. Proporciona módulos principales para almacenamiento de memoria, envoltorios de herramientas, lógica de planificación y manejo de eventos asíncronos. Los desarrolladores pueden registrar herramientas personalizadas, integrar modelos lingüísticos, administrar memoria a largo plazo de los agentes y orquestar múltiples agentes para colaborar en tareas complejas. El diseño modular de SonAgent acelera el desarrollo de bots conversacionales, automatización de flujos de trabajo y sistemas de agentes distribuidos.