Halite II es una plataforma de IA para juegos donde los desarrolladores construyen bots autónomos para competir en una simulación estratégica por turnos.
Los mejores agentes de IA para Plataformas y frameworks de IA (2,736)
Esta categoría reúne las plataformas, los entornos de ejecución y los frameworks sobre los que funcionan los agentes de IA. Encontrarás entornos de agentes alojados, SDK con plugins, capas de orquestación y espacios de trabajo que planifican y completan tareas de varios pasos, con cambio de modelo, uso de herramientas y navegador, memoria o RAG, ejecución en sandbox, registros y despliegue rápido.
2,736 agentes · Actualizado el 18 de octubre de 2026
Plataforma de conserje por voz IA que permite a las empresas crear y gestionar agentes conversacionales de voz y chat personalizables con flujos de trabajo configurables.
- Comprensión en lenguaje natural
- Integraciones API y CRM
- Tablero analítico en tiempo real
Una plataforma web para descubrir, categorizar y desplegar agentes IA personalizados creados con KaibanJS para flujos de trabajo automatizados.
- Buscar y filtrar por etiquetas
- Despliegue con un clic
- Panel de monitoreo de rendimiento
Un marco de trabajo de agentes IA extensible para diseñar, probar y desplegar flujos de trabajo multi-agente con habilidades personalizadas.
- Orquestación multi-agente
Prueba gratuita · $29+Visitar ↗Spark Engine es una plataforma de búsqueda semántica potenciada por IA que ofrece resultados rápidos y relevantes mediante embeddings vectoriales y comprensión del lenguaje natural.
- Búsqueda semántica vectorial
- Comprensión del lenguaje natural
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AIAgents4Pharma orquesta agentes de IA para simular respuestas virtuales de pacientes, acelerar los procesos de descubrimiento de medicamentos y optimizar ensayos clínicos.
- Cribado preclínico de fármacos
- Dashboards de visualización
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AI Web Scraper utiliza IA para raspar e extraer inteligentemente información estructurada de páginas web con contenido dinámico.
Un marco de Python que evoluciona agentes de IA modulares mediante programación genética para simulaciones personalizables y optimización del rendimiento.
- Arquitectura modular de agentes
Huly Labs es una plataforma de desarrollo y despliegue de agentes IA que permite asistentes personalizados con memoria, integraciones API y creación visual de flujos de trabajo.
- Orquestación multi-agente
- Integraciones API y bases de datos
- Plantillas UI personalizables
El autoaprendizaje simple es una biblioteca de Python que proporciona APIs sencillas para construir, entrenar y evaluar agentes de aprendizaje por refuerzo.
- Envoltorios simples de entorno
- Definiciones de política y modelo
- Bucles de entrenamiento flexibles
Crayon es un framework de JavaScript para construir agentes de IA autónomos con integración de herramientas, gestión de memoria y flujos de trabajo de tareas prolongadas.
- Gestión de memoria multi-backend
- Extensibilidad mediante plugins
- Registro y depuración exhaustivos
Un marco de simulación basado en agentes para la coordinación de respuesta a la demanda en plantas de energía virtuales usando JADE.
Framework modular de Python para construir Agentes de IA con LLM, RAG, memoria, integración de herramientas y soporte para bases de datos vectoriales.
- Clases de Agentes personalizables
- Gestión de memoria conversacional
- CLI y SDK en Python
GPT Agent ejecuta dinámicamente flujos de trabajo de tareas como recuperación de datos, resumen de textos y programación automatizada utilizando modelos GPT.
- Integración fluida de modelos GPT
- Acceso a REST API y SDK
Interfaz web para BabyAGI, que permite generación, priorización y ejecución autónoma de tareas impulsadas por grandes modelos de lenguaje.
- Priorización dinámica de tareas
- Ejecución secuencial de tareas
gym-llm ofrece entornos estilo gym para evaluar y entrenar agentes LLM en tareas conversacionales y de toma de decisiones.
Sentient es un marco de agentes IA que permite a los desarrolladores crear NPCs con memoria a largo plazo, planificación orientada a objetivos y conversación natural.
- Memoria persistente de eventos
- SDKs multiplataforma
- Despliegue en la nube y en local
Agent Workflow Memory proporciona a los agentes de IA memoria de flujo de trabajo persistente usando almacenes vectoriales para recordar el contexto.
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Un agente de IA que permite análisis de datos interactivo en Pandas DataFrames, haciendo preguntas aclaratorias y generando código.
- Visualización de datos en línea
Melissa es un asistente personal impulsado por IA que gestiona tareas, automatiza flujos de trabajo y responde consultas mediante chat en lenguaje natural.
- Integración basada en plugins
- Módulos personalizables
Hyperbolic Time Chamber permite a los desarrolladores construir agentes de IA modulares con gestión avanzada de memoria, encadenamiento de prompts e integración personalizada de herramientas.
Agente de atención al cliente potenciado por IA, construido con OpenAI Autogen y Streamlit para soporte interactivo y resolución de consultas automatizada.
- Despliegue y prueba local sencilla
MACL es un framework de Python que permite la colaboración multi-agentes, orquestando agentes IA para la automatización de tareas complejas.
- Orquestación multi-agentes
- Integraciones LLM incorporadas
Un simulador de aprendizaje por refuerzo multiagente de código abierto que permite entrenamiento paralelo escalable, entornos personalizables y protocolos de comunicación entre agentes.
- Interfaz modular de entornos
Un agente de IA autónomo que realiza revisión de literatura, generación de hipótesis, diseño experimental y análisis de datos.
Sistema de memoria de IA que permite a los agentes capturar, resumir, incrustar y recuperar recuerdos de conversaciones contextuales a través de sesiones.
- Recuperación de memoria semántica
Una biblioteca de C++ para orquestar solicitudes de LLM y construir agentes de IA con memoria, herramientas y flujos de trabajo modulares.
- Gestión de plantillas de solicitud
Un marco de trabajo en Python que permite desarrollar y entrenar agentes de IA para jugar combates de Pokémon mediante aprendizaje por refuerzo.
Un agente de aprendizaje por refuerzo de código abierto que utiliza PPO para entrenar y jugar StarCraft II a través del entorno PySC2 de DeepMind.
Triagent orquesta tres sub-agentes de IA especializados—Estratega, Investigador y Ejecutante—para planificar, investigar y ejecutar tareas automáticamente.
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Curso práctico que enseña la creación de agentes IA autónomos con Hugging Face Transformers, APIs y integraciones de herramientas personalizadas.
Un marco de trabajo en Python que construye agentes de IA combinando LLMs y la integración de herramientas para la ejecución autónoma de tareas.
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Un estudio de desarrollo local para construir, probar y depurar agentes de IA utilizando el marco OpenAI Autogen.
- Consola de depuración interactiva
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- Configuración y prueba del modelo
Agents-Deep-Research es un marco para desarrollar agentes de IA autónomos que planifican, actúan y aprenden usando LLMs.
- Arquitectura modular de agentes
- Módulo de memoria a largo plazo
- Motor de planificación de tareas
SmartRAG es un marco de trabajo en Python de código abierto para construir pipelines RAG que permiten preguntas y respuestas impulsadas por LLM sobre colecciones de documentos personalizadas.
WanderMind es un marco de agentes AI de código abierto para lluvias de ideas autónomas, integración de herramientas, memoria persistente y flujos de trabajo personalizables.
- Memoria vectorial persistente
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- Ejecución asíncrona de tareas
Un marco de trabajo de JavaScript de código abierto que permite la simulación interactiva de sistemas multi-agente con visualización 3D usando AgentSimJs y Three.js.
- Controles de escena y cámara
TinyAgent te permite crear y desplegar agentes de IA personalizados para automatizar tareas, investigaciones y generación de texto.
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- Simulación y pruebas de chat
DocChat-Docling es un agente de chat de documentos alimentado por IA que proporciona preguntas y respuestas interactivas sobre documentos cargados mediante búsqueda semántica.
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Un agente de IA autónomo para flujos de trabajo orientados a objetivos, que genera, prioriza y ejecuta tareas con memoria basada en vectores.
- Generación autónoma de tareas
- Bucle de ejecución de tareas
TreeInstruct habilita flujos de trabajo jerárquicos de prompts con ramificación condicional para la toma de decisiones dinámica en aplicaciones de modelos lingüísticos.
Un marco de trabajo en Python que permite a los agentes de IA ejecutar planes, gestionar la memoria e integrar herramientas de manera fluida.
- Marco de planificación declarativa
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Un proxy HTTP para llamadas a la API de agentes de IA que permite streaming, caching, registro y parámetros de solicitud personalizables.
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Efficient Prioritized Heuristics MAPF (ePH-MAPF) calcula rápidamente rutas de múltiples agentes libres de colisiones en entornos complejos utilizando búsqueda incremental y heurísticas.
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Una plantilla que demuestra cómo orquestar múltiples agentes de IA en AWS Bedrock para resolver flujos de trabajo colaborativos.
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- Integración con roles de AWS IAM
Amon es una plataforma de orquestación de agentes AI que automatiza flujos de trabajo complejos mediante agentes autónomos personalizables.
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Una biblioteca de Python que proporciona memoria compartida basada en vectores para que los agentes de IA almacenen, recuperen y compartan contexto a través de flujos de trabajo.
Un marco basado en Java para diseñar, desplegar y gestionar sistemas multi-agente autónomos con comunicación, coordinación y modelado de comportamientos dinámicos.
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Framework de código abierto que permite implementar y evaluar estrategias de IA multiagente en un entorno clásico de juego Pacman.
- Entorno de juego Pacman en Python
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Entorno de aprendizaje por refuerzo multiagente compatible con Gym que ofrece escenarios personalizables, recompensas y comunicación entre agentes.
- API compatible con OpenAI Gym
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