Pipe Pilot es una herramienta de código abierto que permite a los desarrolladores construir, visualizar y gestionar pipelines de IA en Python. Ofrece una API declarativa o configuración YAML para encadenar tareas como generación de texto, clasificación, enriquecimiento de datos y llamadas API REST. Los usuarios pueden implementar ramas condicionales, bucles, reintentos y manejadores de errores para crear flujos de trabajo resistentes. Pipe Pilot mantiene el contexto de ejecución, registra cada paso y admite modos de ejecución en paralelo o secuenciales. Se integra con los principales proveedores de LLM, funciones personalizadas y servicios externos, siendo ideal para automatizar informes, chatbots, procesamiento inteligente de datos y aplicaciones IA complejas en múltiples etapas.

CogAgent es una biblioteca en Python orientada a la investigación, diseñada para agilizar el desarrollo de agentes de IA. Proporciona módulos principales para la gestión de memoria, planificación y razonamiento, integración de herramientas y APIs, y ejecución en cadena de pensamiento. Con una arquitectura altamente modular, los usuarios pueden definir herramientas personalizadas, almacenes de memoria y políticas de agentes para crear chatbots conversacionales, planificadores de tareas autónomos y scripts de automatización de flujo de trabajo. CogAgent soporta la integración con modelos de lenguaje populares como OpenAI GPT y Meta LLaMA, permitiendo a investigadores y desarrolladores experimentar, ampliar y escalar sus agentes inteligentes para diversas aplicaciones del mundo real.

ePH-MAPF proporciona un flujo de trabajo eficiente para calcular rutas sin colisiones para decenas a centenas de agentes en mapas basados en cuadrícula. Utiliza heurísticas priorizadas, técnicas de búsqueda incremental y métricas de coste personalizables (Manhattan, Euclidiana) para equilibrar velocidad y calidad de la solución. Los usuarios pueden seleccionar diferentes funciones heurísticas, integrar la biblioteca en sistemas de robótica basados en Python, y evaluar el rendimiento en escenarios estándar de MAPF. El código es modular y bien documentado, permitiendo a investigadores y desarrolladores extenderlo para obstáculos dinámicos o entornos especializados.

ILLA Cloud es una plataforma de bajo código de código abierto diseñada para simplificar el desarrollo de aplicaciones comerciales. Al utilizar una interfaz visual de arrastrar y soltar, los desarrolladores pueden construir rápidamente aplicaciones impulsadas por IA, paneles de datos, paneles de administración y diversas herramientas internas. La plataforma está diseñada para mejorar la productividad minimizando la codificación manual y proporcionando una manera fluida de integrar capacidades de IA. Ya sea que esté creando un CRM, CMS o cualquier herramienta interna personalizada, ILLA Cloud proporciona un marco sólido para un desarrollo y despliegue rápidos.

NanoBrowser se ejecuta directamente en tu navegador como una extensión de Chrome, permitiéndote automatizar tareas web repetitivas o complejas usando indicaciones en lenguaje natural. La configuras con tu propia clave API LLM —OpenAI GPT, modelos LLaMA auto hospedados u otros— y defines workflows compuestos por múltiples agentes. Soporta la recopilación de datos, interacciones con formularios, investigación automatizada y encadenamiento de workflows mediante integración con LangChain. Puedes orquestar agentes para colaborar en subtareas, exportar resultados en CSV o JSON y depurar o refinar pasos de forma interactiva. Como alternativa de código abierto a operadores propietarios, NanoBrowser prioriza la privacidad, la extensibilidad y la facilidad de uso.

OpenWebResearcher funciona como un asistente autónomo de investigación web orquestando un pipeline de rastreo, extracción de datos y resumen impulsado por IA. Tras la configuración, el agente navega por sitios objetivos, identifica contenidos relevantes mediante heurísticas o criterios definidos por el usuario y obtiene datos estructurados. Luego, emplea grandes modelos de lenguaje para analizar, filtrar y destilar insights clave, generando resúmenes en forma de viñetas o informes detallados. Los usuarios pueden personalizar parámetros de raspado, integrar plugins especializados y programar tareas de investigación recurrentes. La arquitectura modular permite a los desarrolladores extender capacidades con nuevos analizadores o formatos de salida. Ideal para inteligencia competitiva, revisiones de literatura académica, análisis de mercado y monitorización de contenidos, OpenWebResearcher reduce el tiempo dedicado a recopilación y síntesis manual de datos.

OpenWebUI Tools proporciona una colección de complementos para OpenWebUI para mejorar los modelos de lenguaje grandes con acceso a herramientas externas. Incluye un módulo de navegación web y búsqueda para recuperar datos en tiempo real, un REPL de Python y un ejecutor de terminal para ejecutar código al momento, lectores/escritores del sistema de archivos para acceso a documentos y utilidades para analizar PDFs o formatear JSON. Estas herramientas operan dentro del frontend de OpenWebUI, permitiendo a los usuarios llamar a funciones de manera interactiva y combinar el razonamiento de IA con acciones del mundo real para experiencias más ricas en conversaciones y tareas.

AI CLI es una herramienta poderosa de interfaz de línea de comandos diseñada para obtener respuestas en tiempo real para comandos de shell directamente desde ChatGPT en tu terminal. Esta herramienta de código abierto es ideal para desarrolladores, administradores de sistemas y entusiastas de CLI que desean optimizar sus flujos de trabajo y minimizar la necesidad de consultar constantemente la documentación o recursos externos.

Bakery.dev es una plataforma de código abierto diseñada para simplificar y agilizar el ajuste y la monetización de modelos de IA. Al proporcionar una interfaz fácil de usar, permite a startups de IA, ingenieros de aprendizaje automático e investigadores crear, subir conjuntos de datos, ajustar la configuración del modelo y ofrecer sus modelos en un mercado. Con soporte integrado para modelos de IA populares y almacenamiento descentralizado, Bakery.dev se destaca como una herramienta robusta y eficiente para cualquier persona que busque mejorar sus soluciones de IA y generar ingresos.

El repositorio del Protocolo de Contrato en Red proporciona una implementación completa en Java del protocolo de interacción FIPA Contract Net. Los desarrolladores pueden crear agentes gestores y contratistas que intercambian CFP (Llamada a propuestas), propuestas, aceptaciones y rechazos a través de canales de comunicación de agentes. El código incluye módulos principales para difundir tareas, recopilar ofertas, evaluar propuestas en función de criterios personalizables, adjudicar contratos y monitorear el estado de ejecución. Puede integrarse en marcos de trabajo con múltiples agentes o usarse como una biblioteca independiente para simulaciones de investigación, programación industrial o coordinación robótica.

El simulador de dos agentes F1Tenth es un marco de simulación especializado construido sobre ROS y Gazebo para emular dos vehículos autónomos a escala 1/10 compitiendo o cooperando en pistas personalizadas. Soporta física realista del modelado de neumáticos, emulación de sensores, detección de colisiones y registro de datos. Los usuarios pueden integrar sus propios algoritmos de planificación y control, ajustar parámetros de los agentes y ejecutar escenarios uno contra uno para evaluar el rendimiento, la seguridad y las estrategias de coordinación en condiciones controladas.

JARVIS es un agente de IA de código abierto construido en Python que transforma comandos de voz en acciones automatizadas en la computadora del usuario. Combinando reconocimiento de voz (por ejemplo con bibliotecas como SpeechRecognition y pyttsx3) con los modelos GPT de OpenAI, JARVIS puede responder preguntas, buscar en la web, reproducir música, abrir aplicaciones y enviar correos electrónicos. Con una estructura modular, los desarrolladores pueden integrar APIs adicionales (por ejemplo, clima, calendario, noticias), personalizar la lógica de manejo de intenciones y ampliar la capacidad a dispositivos IoT. JARVIS utiliza entrada de audio en tiempo real, procesa consultas del usuario y genera respuestas en lenguaje natural, creando una interfaz conversacional fluida para la computación manos libres. El proyecto resalta instalación sencilla mediante pip y documentación clara para despliegue rápido.

El backend LangGraph-GUI es un servicio de código abierto FastAPI que alimenta la interfaz gráfica LangGraph. Gestiona operaciones CRUD en nodos y aristas del grafo, administra la ejecución de flujos de trabajo para diversos modelos de lenguaje y devuelve resultados de inferencia en tiempo real. El backend soporta autenticación, registro y extensibilidad mediante plugins personalizados, permitiendo a los usuarios prototipar, probar y desplegar flujos de trabajo complejos de procesamiento de lenguaje natural a través de un paradigma de programación visual, manteniendo un control total sobre los pipelines de ejecución.

LlamaChat es una aplicación de macOS de código abierto diseñada para facilitar la interacción con los modelos LLaMA, Alpaca y GPT4All. Al ejecutar estos modelos localmente en tu dispositivo, LlamaChat garantiza una experiencia de chat fluida y privada. Esta herramienta es ideal para los usuarios que desean explorar conversaciones basadas en IA sin depender de los servicios en la nube, asegurando un enfoque en la privacidad y la seguridad de los datos. La aplicación ofrece una interfaz intuitiva y un rendimiento sólido, lo que hace que interactuar con modelos de lenguaje avanzados sea sencillo.

Intelligence permite a los desarrolladores ensamblar agentes de IA combinando componentes que gestionan memoria con estado, integran modelos de lenguaje como OpenAI GPT y conectan con herramientas externas (APIs, bases de datos y bases de conocimiento). Dispone de un sistema de plugins para funciones personalizadas, módulos de observabilidad para rastrear decisiones y métricas, y utilidades de orquestación para coordinar múltiples agentes. Los desarrolladores lo instalan vía pip, definen agentes en Python con clases simples y configuran backwards de memoria (en memoria, Redis o vectores). Su servidor API REST facilita el despliegue, mientras que las herramientas CLI ayudan en la depuración. Intelligence simplifica las pruebas, el control de versiones y la escalabilidad de los agentes, haciendo que sea adecuado para chatbots, soporte al cliente, recuperación de datos, procesamiento de documentos y flujos de trabajo automatizados.

MixAgent proporciona una arquitectura plug-and-play que permite a los desarrolladores definir prompts, conectar múltiples backends LLM e incorporar herramientas externas (APIs, bases de datos o código). Orquesta los ciclos de planificación y ejecución, gestiona la memoria del agente para interacciones con estado y registra el cadena de razonamiento. Los usuarios pueden prototipar rápidamente asistentes, buscadores de datos o bots de automatización sin construir capas de orquestación desde cero, acelerando el despliegue del agente de IA.