Rawr Agent es un framework modular y de código abierto en Python que permite a los desarrolladores construir agentes AI autónomos mediante la orquestación de flujos de trabajo complejos de interacciones con LLM. Basado en LangChain, permite definir secuencias de tareas a través de configuraciones en YAML o código Python, integrando herramientas como API web, consultas a bases de datos y scripts personalizados. Incluye componentes de memoria para almacenar historial conversacional y embeddings vectoriales, mecanismos de caché para optimizar llamadas repetidas y una gestión robusta de registros y errores para monitorizar el comportamiento del agente. Su arquitectura extensible permite agregar herramientas y adaptadores personalizados, siendo adecuado para tareas como investigación automatizada, análisis de datos, generación de informes y chatbots interactivos. Con una API sencilla, los equipos pueden prototipar y desplegar rápidamente agentes inteligentes para diversas aplicaciones.

uAgents es un marco modular en JavaScript que permite a los desarrolladores construir agentes autónomos y descentralizados de IA que pueden descubrir pares, intercambiar mensajes, colaborar en tareas y adaptarse mediante aprendizaje. Los agentes se comunican mediante protocolos de gossip basados en libp2p, registran capacidades a través de registros on-chain y negocian acuerdos de nivel de servicio usando contratos inteligentes. La biblioteca principal gestiona eventos del ciclo de vida del agente, enrutamiento de mensajes y comportamientos extensibles como aprendizaje por refuerzo y asignación de tareas basada en mercado. A través de plugins personalizables, uAgents puede integrarse con el ledger de Fetch.ai, APIs externas y redes de oráculos, permitiendo a los agentes realizar acciones en el mundo real, adquirir datos y tomar decisiones en entornos distribuidos sin orquestación centralizada.

10x Rules es un marco completo de agentes IA que permite a las organizaciones construir y desplegar agentes inteligentes basados en conjuntos de reglas personalizadas y lógica empresarial. Definiendo desencadenantes, condiciones y acciones a través de una interfaz intuitiva, los usuarios pueden instruir a los agentes IA para realizar tareas como extraer datos de documentos, evaluar leads, enviar correos electrónicos personalizados y actualizar registros CRM. La plataforma se integra fluidamente con servicios populares mediante conectores preconstruidos, soporta monitorización en tiempo real y depuración, y proporciona análisis del rendimiento de los agentes. Tanto usuarios técnicos como no técnicos pueden agilizar flujos de trabajo repetitivos, reducir errores manuales y acelerar operaciones con automatización impulsada por IA.

AutoGen Hands-On proporciona un entorno estructurado para aprender el uso del framework AutoGen mediante ejemplos prácticos en Python. Guía a los usuarios en la clonación del repositorio, la instalación de dependencias y la configuración de claves API para desplegar configuraciones multi-agente. Cada script muestra funciones clave como definir roles de agentes, memoria de sesiones, enrutamiento de mensajes y patrones de orquestación de tareas. El código incluye registro, manejo de errores y hooks extensibles que permiten personalizar el comportamiento de los agentes e integrarlos con servicios externos. Los usuarios adquieren experiencia práctica en construir flujos de trabajo colaborativos donde múltiples agentes interactúan para completar tareas complejas, desde chatbots de soporte al cliente hasta pipelines de procesamiento de datos automatizados. El tutorial fomenta buenas prácticas en coordinación multi-agente y desarrollo de IA escalable.

Dial4JaCa es un plugin de biblioteca Java para la plataforma multiagentes JaCaMo que intercepta los mensajes entre agentes, codifica las intenciones del agente y las enruta a través de backend LLM (OpenAI, modelos locales). Gestiona el contexto del diálogo, actualiza las bases de creencias e integra la generación de respuestas directamente en los ciclos de razonamiento AgentSpeak(L). Los desarrolladores pueden personalizar las indicaciones, definir artefactos de diálogo y manejar llamadas asincrónicas, permitiendo a los agentes interpretar enunciados del usuario, coordinar tareas y recuperar información externa en lenguaje natural. Su diseño modular soporta gestión de errores, registro en logs y selección de múltiples LLM, ideal para investigación, educación y prototipado rápido de sistemas multiagentes conversacionales.

SIA aprovecha la inteligencia artificial avanzada para ayudar a los usuarios a gestionar proyectos, rastrear tareas y automatizar flujos de trabajo. Se integra a la perfección en las operaciones del equipo, ayudando con la planificación, ejecución y monitoreo. Las notificaciones personalizadas, las herramientas de colaboración y los análisis perspicaces permiten a los equipos trabajar de manera más inteligente y alcanzar sus objetivos de manera efectiva.

Suna permite a las organizaciones construir agentes de IA de extremo a extremo que gestionan tareas repetitivas, conectan con APIs y orquestan flujos de trabajo de múltiples pasos. A través de una interfaz de arrastrar y soltar, los usuarios pueden definir eventos desencadenantes, mapear flujos de datos e integrar servicios de terceros como CRM, correo electrónico y bases de datos. La plataforma aprovecha grandes modelos de lenguaje para proporcionar capacidades de comprensión del lenguaje natural y toma de decisiones dentro de cada agente. Con monitoreo, registros y alertas integrados, los equipos pueden rastrear el rendimiento del agente y optimizar los flujos en tiempo real. Suna también ofrece control de versiones, funciones de colaboración y opciones de despliegue seguro, asegurando escalabilidad y gobernanza. Desde automatización de soporte al cliente hasta extracción de datos y generación de informes, Suna permite a las empresas automatizar operaciones a gran escala.

TinyAgent proporciona un marco ligero para orquestar tareas complejas con modelos GPT de OpenAI. Los desarrolladores instalan mediante pip, configuran una clave API, definen herramientas o plugins, y utilizan un contexto en memoria para mantener conversaciones de múltiples pasos. TinyAgent soporta encadenar tareas, integrar APIs externas y persistir memorias de usuario o sistema. Su API simple en Python te permite prototipar flujos de trabajo de análisis de datos autónomos, chatbots de atención al cliente, asistentes de generación de código u otros casos que requieran un agente inteligente y con estado. La biblioteca permanece completamente de código abierto, extensible y multiplataforma.

Odin IA es un agente de IA avanzado que ofrece un conjunto de funcionalidades, incluyendo la gestión automatizada de tareas, programación inteligente y asistencia personalizada. Diseñado para optimizar la productividad, ayuda a los usuarios a coordinar sus tareas, proporciona recordatorios oportunos y se adapta a las preferencias del usuario para lograr la máxima eficiencia. El agente de IA aprende continuamente de las interacciones con los usuarios, asegurando que se vuelva cada vez más efectivo en la gestión de flujos de trabajo mientras proporciona soporte en tiempo real cuando se necesita.