Code Agent combina planificación, codificación, prueba y depuración en una tubería fluida. Los usuarios proporcionan un directorio del proyecto y una descripción de la funcionalidad deseada. El agente luego desglosa la tarea, genera código, ejecuta pruebas, analiza fallos y aplica correcciones en un ciclo hasta que las pruebas pasen. Soporta múltiples lenguajes de programación, se integra con conjuntos de pruebas existentes y realiza commits automáticamente en control de versiones. Al automatizar tareas repetitivas y resolución de errores, Code Agent acelera el prototipado y la integración continua.

La API de generación de código Django RAG Llama3 Multi-AGI unifica la generación aumentada por recuperación con un conjunto coordinado de agentes de IA basados en Llama3 para agilizar el desarrollo de sitios web. Permite a los usuarios enviar requisitos del proyecto a través de endpoints REST, activar un agente de análisis de requisitos, invocar agentes generadores de código frontend y backend, y realizar validaciones automáticas. El sistema puede integrar bases de conocimientos personalizadas, permitiendo plantillas de código precisas y componentes sensibles al contexto. Construido sobre el marco REST de Django, proporciona fácil implementación, escalabilidad y extensibilidad. Los equipos pueden personalizar los comportamientos de los agentes, ajustar los parámetros del modelo y ampliar el corpus de recuperación. Automatizando tareas repetitivas de codificación y garantizando coherencia, acelera el prototipado y reduce errores manuales, ofreciendo una visibilidad total en las contribuciones de cada agente durante el ciclo de vida del desarrollo.

Llamator es una biblioteca JavaScript de código abierto que permite a los desarrolladores construir agentes de IA autónomos combinando módulos de memoria, integraciones de herramientas y plantillas de prompts dinámicos en una pipeline unificada. Orquesta la planificación, ejecución de acciones y bucles de reflexión para gestionar tareas en múltiples pasos, soporta múltiples proveedores LLM y permite definiciones personalizadas de herramientas para llamadas API o procesamiento de datos. Con Llamator, puedes crear prototipos rápidamente de chatbots, asistentes personales y flujos de trabajo automatizados en aplicaciones web o Node.js, aprovechando una arquitectura modular para una fácil extensión y pruebas.

La Arquitectura Modular LLM está diseñada para simplificar la creación de aplicaciones personalizadas impulsadas por LLM mediante un diseño componible y modular. Proporciona componentes principales como módulos de memoria para retención del estado de la sesión, interfaces de herramientas para llamadas a API externas, gestores de indicaciones para generación de indicaciones basadas en plantillas o dinámicas, y motores de orquestación para controlar el flujo de trabajo del agente. Puede configurar tuberías que enlacen estos módulos, permitiendo comportamientos complejos como razonamiento en múltiples pasos, respuestas dependientes del contexto y recuperación de datos integrada. El marco soporta múltiples backends de LLM, permitiéndole cambiar o mezclar modelos, y ofrece puntos de extensión para agregar nuevos módulos o lógica personalizada. Esta arquitectura acelera el desarrollo fomentando la reutilización de componentes, manteniendo la transparencia y el control sobre el comportamiento del agente.

Orra.dev es una plataforma completa para crear agentes de IA diseñada para simplificar todo el ciclo de vida de asistentes inteligentes. Combinando un constructor visual de flujos de trabajo con integraciones sin fisuras a los principales proveedores de LLM y sistemas empresariales, Orra.dev permite a los equipos prototipar lógica de conversación, refinar comportamientos de agentes y lanzar bots listos para producción en múltiples canales en minutos. Características incluyen plantillas preconstruidas para bots FAQ, asistentes de comercio electrónico y agentes de revisión de código, además de disparadores personalizables, conectores API y gestión de roles de usuario. Con suites de pruebas integradas, control de versiones colaborativo y paneles de rendimiento, las organizaciones pueden iterar en respuestas de agentes, monitorear interacciones de usuarios y optimizar flujos de trabajo en base a datos en tiempo real, acelerando despliegues y reduciendo costos de mantenimiento.

SwiftAgent ofrece un conjunto de herramientas robusto para construir agentes inteligentes integrando directamente los modelos de OpenAI en Swift. Los desarrolladores pueden declarar acciones personalizadas y herramientas externas, que los agentes invocan en función de las consultas del usuario. El framework mantiene la memoria conversacional, permitiendo que los agentes hagan referencia a interacciones pasadas. Soporta plantillas de prompts e inyección dinámica de contexto, facilitando diálogos multilateral y lógica de decisión. La API asíncrona de SwiftAgent funciona perfectamente con la concurrencia de Swift, haciéndolo ideal para entornos de iOS, macOS o en el lado del servidor. Al abstraer llamadas a modelos, almacenamiento de memoria y orquestación de pipelines, SwiftAgent permite a los equipos prototipar y desplegar asistentes conversacionales, chatbots o agentes de automatización rápidamente en proyectos de Swift.

El Swarm Simulator ofrece un entorno personalizable para experimentos multi-agentes en tiempo real. Los usuarios pueden ajustar parámetros clave — alineación, cohesión, separación — y observar la dinámica emergente en un lienzo visual. Cuenta con deslizadores de interfaz interactivos, ajuste dinámico del número de agentes y exportación de datos para análisis. Ideal para demostraciones educativas, prototipado de investigación o exploración aficionada de principios de inteligencia de enjambre.

ASP-DALI proporciona una plataforma unificada para definir y ejecutar agentes inteligentes basados en lógica. Los desarrolladores escriben reglas ASP para representar el conocimiento y los objetivos del agente, mientras que las construcciones DALI definen reacciones a eventos y ejecuciones de acciones. En tiempo de ejecución, un solucionador ASP calcula conjuntos de respuestas que guían las decisiones del agente, permitiéndole planificar, reaccionar a eventos entrantes y ajustar creencias dinámicamente. El marco soporta bases de conocimiento modulares, facilitando actualizaciones incrementales y una separación clara entre reglas declarativas y comportamientos reactivos. ASP-DALI está implementado en Prolog con interfaces a solucionadores ASP populares, simplificando la integración y el despliegue en escenarios de investigación y prototipo.

KickstartDS es un kit de inicio de código abierto y un conjunto de herramientas de desarrollo de UI de próxima generación diseñado para crear sistemas de diseño digital. Presenta un marco de bajo código, una biblioteca de componentes integral y una biblioteca de patrones, permitiendo a los equipos de desarrollo web establecer de manera eficiente frontends web consistentes y conformes a la marca. Con KickstartDS, los equipos pueden iniciar rápidamente sus proyectos de sistema de diseño, asegurando que se adhieran a las mejores prácticas en diseño de UI y UX.

Genie 2 es una herramienta revolucionaria de modelado de mundos de IA que utiliza un modelo de difusión latente autorregresivo para generar entornos 3D completamente jugables y sensibles a la acción a partir de un solo aviso de imagen. Esta tecnología admite simulaciones físicas realistas, iluminación dinámica, interacciones de objetos reactivas y animaciones complejas de personajes. Los mundos generados se pueden manipular en tiempo real, lo que convierte a Genie 2 en una herramienta invaluable para la creación rápida de prototipos en el desarrollo de juegos, la investigación en IA, flujos de trabajo de diseño creativo y pruebas de entorno.

Lightning AI es una plataforma integral que integra sus herramientas favoritas de aprendizaje automático en una interfaz cohesiva. Admite todo el ciclo de vida del desarrollo de IA, incluida la preparación de datos, el entrenamiento de modelos, la escalabilidad y la implementación. Diseñada por los creadores de PyTorch Lightning, esta plataforma proporciona capacidades robustas para codificación colaborativa, prototipado fluido, entrenamiento escalable y servicio sin esfuerzo de modelos de IA. La interfaz basada en la nube garantiza cero configuración y una experiencia de usuario fluida.

El ejemplo de agentes LLM proporciona una base de código práctica para construir agentes de IA en Python. Demuestra cómo registrar herramientas personalizadas (búsqueda web, solucionador matemático mediante WolframAlpha, analizador CSV, REPL de Python), crear agentes de chat y basados en recuperación, y conectar con almacenamientos vectoriales para responder preguntas de documentos. El repositorio ilustra patrones para mantener la memoria de la conversación, despachar dinámicamente llamadas a herramientas y encadenar múltiples prompts de LLM para resolver tareas complejas. Los usuarios aprenden a integrar APIs de terceros, estructurar flujos de trabajo de agentes y ampliar el marco con nuevas capacidades; todo ello como una guía práctica para experimentación y prototipado por desarrolladores.

MASChat proporciona un marco flexible para orquestar conversaciones entre múltiples agentes de IA impulsados por modelos de lenguaje. Los desarrolladores pueden definir agentes con roles específicos—como investigador, resumidor o crítico—y especificar sus indicaciones, permisos y protocolos de comunicación. El gestor central de MASChat maneja el enrutamiento de mensajes, asegura la preservación del contexto y registra las interacciones para la trazabilidad. Al coordinar agentes especializados, MASChat descompone tareas complejas—como investigación, creación de contenido o análisis de datos—en flujos de trabajo paralelos, mejorando la eficiencia y el conocimiento. Se integra con las API GPT de OpenAI o con modelos locales y permite extensiones mediante complementos para comportamientos personalizados. MASChat es ideal para prototipar estrategias de多 agentes, simular entornos colaborativos y explorar comportamientos emergentes en sistemas de IA.

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.

El repositorio ofrece un tutorial paso a paso y una implementación de referencia para crear un agente de IA basado en ReAct que utilice DeepSeek para recuperación vectorial de alta dimensión. Cubre la configuración del entorno, la instalación de dependencias y la configuración de las tiendas de vectores para datos personalizados. El agente emplea el patrón ReAct para combinar las trayectorias de razonamiento con búsquedas de conocimientos externas, resultando en respuestas transparentes y explicables. Los usuarios pueden ampliar el sistema integrando cargadores de documentos adicionales, ajustando plantillas de prompts o intercambiando bases de datos vectoriales. Este marco flexible permite a desarrolladores e investigadores crear prototipos rápidamente de agentes conversacionales potentes que razonan, recuperan e interactúan sin problemas con diversas fuentes de conocimiento en pocas líneas de código Python.

UI Code Agent escucha instrucciones en lenguaje natural que describen las interfaces deseadas y genera el código frontend correspondiente en React, Vue o HTML/CSS simple. Se integra con la API de OpenAI y LangChain para procesar prompts, ofrece vista previa en vivo de los componentes generados y permite personalizar estilos. Los desarrolladores pueden exportar archivos de código o copiar fragmentos directamente en sus proyectos. El agente funciona como una interfaz web o herramienta CLI, permitiendo integraciones sin problemas en flujos de trabajo existentes. Su arquitectura modular soporta plugins para frameworks adicionales y puede extenderse para incorporar sistemas de diseño específicos de la empresa.

Agents-Prompts es un repositorio completo en GitHub que ofrece a los desarrolladores una colección estructurada de plantillas de prompts personalizables para construir agentes IA inteligentes. Estas plantillas cubren funciones principales como gestión de memoria, actualizaciones dinámicas de instrucciones, orquestación multi-agente, lógica de toma de decisiones e integración API. Los usuarios pueden mezclar y combinar plantillas para definir roles de agentes, tareas y flujos de conversación, permitiendo experimentación y prototipado rápidos. El repositorio también incluye ejemplos de código para la integración con servicios LLM principales, ejemplos para encadenar acciones de agentes y directrices para las mejores prácticas en el diseño de flujos de trabajo autónomos. Al aprovechar estos patrones reusables, los equipos pueden acelerar el desarrollo, mantener la coherencia entre agentes y centrarse en la lógica de alto nivel en lugar de la ingeniería de prompts de bajo nivel.

AgentVerse está diseñado para facilitar la creación de arquitecturas multi-agente ofreciendo un conjunto de módulos reutilizables y abstracciones. Los usuarios pueden definir clases de agentes únicas con lógica de decisión personalizada, establecer canales de comunicación para el paso de mensajes y simular condiciones ambientales. La plataforma soporta interacciones síncronas y asíncronas entre agentes, permitiendo flujos de trabajo complejos como negociaciones, delegación de tareas y resolución cooperativa de problemas. Con registro y monitoreo integrados, los desarrolladores pueden rastrear acciones de los agentes y evaluar métricas de rendimiento. AgentVerse también incluye plantillas para casos de uso comunes como exploración autónoma, simulaciones de comercio y generación de contenido colaborativo. Su diseño modular permite la integración fluida de modelos de aprendizaje automático externos, como modelos de lenguaje o algoritmos de aprendizaje por refuerzo, brindando flexibilidad para diversas aplicaciones impulsadas por IA.