Empathic Agents JS ofrece un marco robusto para crear agentes conversacionales conscientes emocionalmente en JavaScript. Los desarrolladores pueden definir estados emocionales personalizados, actualizarlos en función de las entradas del usuario y almacenar el contexto en módulos de memoria a corto y largo plazo. Los agentes utilizan GPT-3.5 o LLM compatibles a través de integraciones proporcionadas, permitiendo diálogos dinámicos, relevantes al contexto y guiados por empatía. La biblioteca soporta la configuración de estilos de respuesta, lógica de bifurcación basada en emociones y hooks para gestión de memoria y personalización. Su diseño modular permite extenderse con acciones personalizadas, siendo adecuada para soporte al cliente, tutorías educativas, bots acompañantes y otras aplicaciones sensibles a la empatía. Empathic Agents JS funciona en navegadores y entornos Node.js, simplificando el despliegue en plataformas web y servidor.

Llongterm está diseñado para mejorar las aplicaciones y agentes de IA al proporcionar una solución robusta de memoria a largo plazo. Permite que la IA recuerde y recupere interacciones y detalles importantes durante largos períodos, mejorando así la eficiencia y precisión general de la IA. Con su compatibilidad con varios chatbots y agentes de IA, y características como memoria legible por humanos, mapeo de conocimiento y líneas de tiempo estructuradas, Llongterm representa un avance significativo en la tecnología de memoria de IA.

Neocortex es una plataforma de IA basada en la web que actúa como un centro de conocimientos personal y gestor de tareas. Almacena y recupera información usando memoria a largo plazo, crea agentes inteligentes para gestionar investigación, resumen y tareas de planificación, y se integra con documentos, calendarios y APIs. Los usuarios pueden interactuar mediante chat para consultar ideas pasadas, generar informes y delegar flujos de trabajo a agentes personalizados. Neocortex perfecciona continuamente el contexto, ofrece recordatorios proactivos y soporta la colaboración en equipos.

Strands Agents ofrece una arquitectura modular para crear agentes inteligentes que combinen razonamiento en lenguaje natural, memoria a largo plazo y llamadas a API/herramientas externas. Permite a los desarrolladores configurar componentes de planificador, ejecutor y memoria, integrar cualquier LLM (por ejemplo, OpenAI, Hugging Face), definir esquemas de acción personalizados y gestionar el estado entre tareas. Con registro integrado, manejo de errores y un registro de herramientas extensible, acelera la creación de prototipos y el despliegue de agentes que puedan investigar, analizar datos, controlar dispositivos o servir como asistentes digitales. Al abstraer patrones comunes de agentes, reduce el código repetitivo y promueve buenas prácticas para una automatización confiable y mantenible basada en IA.

ChatGuru es un chatbot IA innovador que integra el poder de la API de ChatGPT junto con modelos como GPT-4 y Google Gemini. Proporciona asistencia en tiempo real respondiendo preguntas, proporcionando información e incluso ayudando en investigaciones y prácticas de mindfulness. Este chatbot está diseñado para ser su asistente virtual, ofreciendo un acceso fácil y respuestas inteligentes para mejorar la productividad y la experiencia del usuario.

Devon ofrece una suite completa de herramientas para definir, orquestar y ejecutar agentes autónomos dentro de aplicaciones Python. Los usuarios pueden definir metas del agente, especificar tareas que se puedan llamar y encadenar acciones basadas en lógica condicional. Gracias a su integración fluida con modelos de lenguaje como GPT y almacenes vectoriales locales, los agentes ingieren e interpretan entradas del usuario, recuperan conocimientos contextuales y generan planes. El marco soporta memoria a largo plazo mediante backends de almacenamiento modulares, permitiendo a los agentes recordar interacciones pasadas. Componentes integrados de monitorización y registro permiten el seguimiento en tiempo real del rendimiento del agente, mientras que una CLI y SDK facilitan un desarrollo y despliegue rápidos. Es adecuado para automatizar soporte al cliente, pipelines de análisis de datos y operaciones comerciales rutinarias, acelerando la creación de trabajadores digitales escalables.

Superpowered AI ofrece una API integral para Generación Aumentada por Recuperación (RAG), permitiendo a los desarrolladores construir aplicaciones que pueden consultar y conversar de manera eficiente con amplias bases de conocimiento. Al subir archivos y consultar bases de conocimiento, los usuarios pueden mejorar sus aplicaciones LLM con conocimiento externo y memoria a largo plazo. La plataforma admite la creación de bases de conocimiento, la integración con varias herramientas y ofrece tanto un SDK Python como una API REST para facilitar su uso. Está diseñada para la recuperación dinámica de información, facilitando la generación de conversaciones y resúmenes perspicaces.

Tanka.ai es el primer mensajero impulsado por IA en el mundo con memoria a largo plazo, construido específicamente para mejorar la colaboración en equipo. Integra diversas herramientas de comunicación y ofrece respuestas inteligentes, aplicaciones conectadas y un asistente de IA. La plataforma está diseñada para atender a todo tipo de equipos, proporcionando una experiencia de comunicación fluida y eficiente. Ya sea que necesite realizar un seguimiento de conversaciones importantes, generar respuestas rápidas o integrarse con otras herramientas, las capacidades de IA de Tanka garantizan que su equipo permanezca conectado y productivo.

A-Mem está diseñado para integrarse sin problemas con marcos de agentes de IA basados en Python, ofreciendo tres módulos de memoria distintos: memoria episódica para el contexto de cada episodio, memoria a corto plazo para acciones inmediatas pasadas, y memoria a largo plazo para acumular conocimientos con el tiempo. Los desarrolladores pueden personalizar la capacidad de memoria, las políticas de retención y los backends de serialización, como almacenamiento en memoria o Redis. La biblioteca incluye algoritmos de indexación eficientes para recuperar memorias relevantes basadas en similitud y ventanas de contexto. Al insertar los manejadores de memoria de A-Mem en el ciclo percepción-acción del agente, los usuarios pueden almacenar observaciones, acciones y resultados, y consultar experiencias pasadas para informar decisiones actuales. Este diseño modular soporta experimentación rápida en aprendizaje por refuerzo, IA conversacional, navegación robótica y otras tareas que requieren conciencia del contexto y razonamiento temporal.

Agents-Deep-Research está diseñado para agilizar el desarrollo y la prueba de agentes IA autónomos ofreciendo una base de código modular y extensible. Cuenta con un motor de planificación de tareas que descompone objetivos definidos por el usuario en subtareas, un módulo de memoria a largo plazo que almacena y recupera contexto, y una capa de integración de herramientas que permite a los agentes interactuar con API externas y entornos simulados. El marco también proporciona scripts de evaluación y herramientas de benchmarking para medir el rendimiento de los agentes en diversos escenarios. Basado en Python y adaptable a diversos backends LLM, permite a investigadores y desarrolladores prototipar rápidamente nuevas arquitecturas de agentes, realizar experimentos reproducibles y comparar diferentes estrategias de planificación en condiciones controladas.