CArtAgO (Common ARTifact Infrastructure for AGents Open environments) es un marco ligero y extensible para implementar infraestructuras de entornos en sistemas multi-agente. Introduce el concepto de artefactos: entidades de primera clase que representan recursos del entorno con operaciones definidas, propiedades observables y interfaces de eventos. Los desarrolladores definen tipos de artefactos en Java, los registran en clases de entorno, y exponen operaciones y eventos para su uso por parte de los agentes. Los agentes interactúan con los artefactos mediante acciones estándar (p.ej., createArtifact, observe), reciben notificaciones asíncronas de cambios de estado y se coordinan mediante recursos compartidos. CArtAgO se integra fácilmente con plataformas de agentes como Jason, JaCaMo, JADE y Spring Agent, facilitando el desarrollo de sistemas híbridos. El marco ofrece soporte incorporado para documentación de artefactos, carga dinámica y monitoreo en tiempo de ejecución, facilitando la creación rápida de prototipos de aplicaciones complejas basadas en agentes.

Jupyter AI Agents es un marco que incrusta asistentes IA autónomos dentro de los entornos Jupyter Notebook y JupyterLab. Permite a los usuarios crear, configurar y ejecutar múltiples agentes capaces de realizar tareas como análisis de datos, generación de código, depuración, web scraping y recuperación de conocimientos. Cada agente mantiene memoria contextual y puede encadenarse para flujos de trabajo complejos. Con comandos mágicos sencillos y APIs Python, los usuarios integran agentes sin problema con bibliotecas y conjuntos de datos Python existentes. Basado en LLMs populares, soporta plantillas de prompt personalizadas, comunicación entre agentes y retroalimentación en tiempo real. Esta plataforma transforma los flujos de trabajo tradicionales de notebooks mediante la automatización de tareas repetitivas, acelerando prototipos y permitiendo exploraciones interactivas impulsadas por IA directamente en el entorno de desarrollo.

LangGraph GUI ReactFlow es una biblioteca de componentes React de código abierto que permite a los usuarios construir flujos de trabajo de agentes de IA mediante un editor de diagramas de flujo intuitivo. Cada nodo representa una invocación LLM, una transformación de datos o una llamada a API externa, mientras que los aristas definen el flujo de datos. Los usuarios pueden personalizar los tipos de nodos, configurar parámetros del modelo, previsualizar salidas en tiempo real y exportar la definición del flujo para su ejecución. La integración sin fisuras con LangChain y otros frameworks LLM facilita la extensión y el despliegue de agentes conversacionales sofisticados y pipelines de procesamiento de datos.

Sherpa de CartographAI es un marco de agentes basado en Python diseñado para agilizar la creación de asistentes inteligentes y flujos de trabajo automatizados. Permite a los desarrolladores definir agentes que interpretan las entradas del usuario, seleccionan los endpoints LLM adecuados o APIs externas y coordinan tareas complejas como resumen de documentos, recuperación de datos y preguntas y respuestas conversacionales. Con su arquitectura de plugins, Sherpa soporta la integración fácil de herramientas personalizadas, almacenes de memoria y estrategias de enrutamiento para optimizar la relevancia de respuestas y costos. Los usuarios pueden configurar pipelines de múltiples pasos donde cada módulo realiza una función distinta, como búsqueda semántica, análisis de texto o generación de código, mientras Sherpa administra la propagación del contexto y la lógica de fallback. Este enfoque modular acelera el desarrollo de prototipos, mejora el mantenimiento y permite a los equipos construir soluciones escalables impulsadas por IA para diversas aplicaciones.