GenerativeAgentsCN es una adaptación en chino de código abierto del marco de Stanford de los agentes generativos, diseñada para simular personajes digitales realistas. Al combinar grandes modelos de lenguaje con un módulo de memoria a largo plazo, rutinas de reflexión y lógica de planificación, coordina agentes que perciben el contexto, recuerdan interacciones pasadas y deciden autonomamente las próximas acciones. La caja de herramientas proporciona notebooks de Jupyter listos para usar, componentes Python modulares y documentación en chino para guiar a los usuarios en la configuración de entornos, definición de características del agente y personalización de parámetros de memoria. Úselo para explorar comportamientos de NPC controlados por IA, prototipar bots de atención al cliente o realizar investigaciones académicas sobre la cognición de los agentes. Con APIs flexibles, los desarrolladores pueden ampliar algoritmos de memoria, integrar sus propios LLM y visualizar en tiempo real las interacciones de los agentes.

CamelAGI es un marco de código abierto diseñado para simplificar la creación de agentes AI autónomos. Cuenta con una arquitectura de plugins para herramientas personalizadas, integración de memoria a largo plazo para persistencia del contexto y soporte para múltiples modelos de lenguaje amplio como GPT-4 y Llama 2. A través de módulos de planificación y ejecución explícitos, los agentes pueden descomponer tareas, invocar APIs externas y adaptarse con el tiempo. La extensibilidad y el enfoque comunitario hacen que CamelAGI sea adecuado para prototipos de investigación, sistemas de producción y proyectos educativos.

IMMA (Agente de Memoria Multimodal Interactiva) es un marco modular diseñado para potenciar la IA conversacional con memoria persistente. Codifica texto, imágenes y otros datos de interacciones pasadas en un almacenamiento eficiente, realiza recuperaciones semánticas para proporcionar un contexto relevante en nuevos diálogos, y aplica técnicas de resumen y filtrado para mantener la coherencia. Las API de IMMA permiten a los desarrolladores definir políticas personalizadas de inserción y recuperación de memoria, integrar embeddings multimodales y ajustar el agente para tareas específicas del dominio. Al gestionar el contexto del usuario a largo plazo, IMMA soporta casos de uso que requieren continuidad, personalización y razonamiento multinivel en sesiones extendidas.

Strands Agents ofrece un entorno full-stack para crear asistentes inteligentes. Los usuarios pueden definir flujos de conversación, gestionar bases de conocimiento, configurar parámetros de memoria e integrar mediante webhooks o APIs externas. La plataforma proporciona análisis para medir el rendimiento, herramientas de colaboración en equipo para control de versiones y despliegues fluidos en chat web, móvil o widgets incrustados. No se requieren habilidades de programación—puedes personalizar comportamientos via un editor visual y escalar los agentes para manejar grandes volúmenes de consultas.

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.

Simular AI Agent S2 es una solución integral para crear agentes autónomos capaces de manejar tareas complejas de múltiples pasos. Los usuarios pueden ingerir datos del dominio para conocimientos, configurar almacenamientos de memoria a largo plazo para mantener el contexto, e integrar herramientas externas (APIs, navegadores web, bases de datos) para obtener información en tiempo real. La plataforma aprovecha modelos GPT-4 ajustados finamente para decisiones robustas y soporta interfaces conversacionales y no conversacionales. Los agentes pueden desplegarse a través de puntos finales API o integrarse en aplicaciones, ofreciendo paneles de monitoreo para obtener conocimientos del rendimiento y registros. La seguridad incorporada de Simular garantiza la privacidad de datos y el cumplimiento, haciendo que el Agente S2 sea adecuado para atención al cliente, investigación de mercado y automatización de flujos de trabajo en diferentes industrias.

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.