Aquí encontrarás la base técnica para crear y ejecutar agentes de IA: frameworks y SDK, librerías de orquestación para flujos LLM de varios pasos, consolas de gestión autoalojadas, alojamiento gestionado de runtimes y entornos de simulación con benchmarks para aprendizaje por refuerzo. Sirven para prototipar un agente, conectar memoria y herramientas, probarlo y desplegarlo.
256 agentes · Actualizado el 29 de septiembre de 2026
Un paquete de Laravel para integrar y administrar agentes impulsados por IA, orquestando flujos de trabajo de LLM con herramientas y memoria personalizables.
Una plataforma basada en la web para diseñar, orquestar y gestionar flujos de trabajo de agentes AI personalizados con razonamiento en múltiples pasos y fuentes de datos integradas.
Una biblioteca cliente en Python que permite a los desarrolladores interactuar y gestionar conversaciones en un servidor de asistente AI de código abierto.
Un marco de código abierto basado en múltiples agentes con aprendizaje por refuerzo para el control cooperativo de vehículos autónomos en escenarios de tráfico.
Un marco de trabajo ligero en Python que permite orquestación modular multi-agente con herramientas, memoria y flujos de trabajo personalizables.
Un marco de agentes AI autónomos basado en Python que proporciona memoria, razonamiento e integración de herramientas para la automatización de tareas en múltiples pasos.
PyGame Learning Environment proporciona una colección de entornos RL basados en Pygame para entrenar y evaluar agentes AI en juegos clásicos.
Un marco de línea de comandos que orquesta el modelo Claude Code de Anthropic para generación de código automatizada, edición y refactorización consciente del contexto.
Demo de agente AI con llamadas de función basadas en LangChain, búsqueda web, recuperación de memoria, ejecución de código e interacción por voz a través de API.
codAI es un marco de trabajo de agente de IA de código abierto para generación de código inteligente, refactorización y asistencia al desarrollador basada en contexto.
El plugin GAMA Genstar integra modelos de IA generativa en simulaciones GAMA para la generación automática de comportamientos de agentes y escenarios.
Una plantilla de marco Vibe que estructura un agente de codificación AI autónomo para generación, revisión, prueba y tareas de automatización de código.
AgentSimulation es un marco de trabajo en Python para la simulación en tiempo real de agentes autónomos en 2D con comportamientos de dirección personalizables.
Una simulación de fútbol multiagente utilizando JADE, donde los agentes de IA se coordinan para competir en partidos de fútbol de forma autónoma.
Local-Super-Agents permite a los desarrolladores construir y ejecutar agentes AI autónomos localmente, con herramientas personalizables y gestión de memoria.
Gomoku Battle es un marco de trabajo en Python que permite a los desarrolladores construir, probar y enfrentarse con agentes de IA en juegos de Gomoku.
Plantilla FastAPI lista para producción usando LangGraph para construir agentes LLM escalables con pipelines personalizables e integración de memoria.
Una herramienta CLI de código abierto que refleja y procesa las solicitudes del usuario con Ollama LLMs para flujos de trabajo de agentes AI locales.
Una extensión de VS Code que integra GitHub Copilot para ofrecer autocompletado inteligente de consultas Groq y generación de código.
Un servidor LSP que utiliza los modelos GPT de OpenAI para automatizar tareas de refactorización de código como la extracción de métodos, cambio de nombres de variables y formateo.
El marco CArtAgO ofrece herramientas dinámicas basadas en artefactos para crear, gestionar y coordinar entornos multi-agente complejos de manera eficiente.
DreamGPT es un marco de agentes de IA de código abierto que automatiza tareas utilizando agentes basados en GPT con herramientas modulares y memoria.
Un marco de Python para construir, simular y gestionar sistemas multiagente con entornos y comportamientos de agentes personalizables.
Un componente de editor de código basado en la web que permite una integración y ejecución sin problemas del código Python usando el plugin ChatGPT Code Interpreter.
NeuralABM entrena agentes impulsados por redes neuronales para simular comportamientos y entornos complejos en escenarios de modelado basado en agentes.
Un plugin de IDA Pro impulsado por IA que utiliza LLMs para generar comentarios, renombrar funciones y resumir código ensamblador.
Una biblioteca Java que ofrece entornos de simulación personalizables para sistemas multi-agente Jason, permitiendo prototipado y pruebas rápidas.
Marco de Python de código abierto que permite la creación de agentes de IA personalizados con búsqueda en la web, memoria y herramientas integradas.
Agentless es un marco impulsado por IA que orquesta la generación, ejecución y validación automatizadas del código sin una capa de agente dedicada.
Una plataforma sin código para construir, alojar y compartir aplicaciones impulsadas por IA con integración de GPT y gestión de plugins.
Biblioteca de Python de código abierto que implementa aprendizaje por refuerzo multiagente de campo medio para entrenamiento escalable en grandes sistemas de agentes.
ExampleAgent es un marco de plantilla para crear agentes de IA personalizables que automatizan tareas a través de la API de OpenAI.
Un marco de agentes de IA de código abierto para construir agentes personalizables con kits de herramientas modulares y orquestación de LLM.
MASlite es un marco de sistemas multiagente ligero en Python para definir agentes, mensajería, programación y simulación de entornos.
Una biblioteca de entornos de aprendizaje por refuerzo personalizable para evaluar agentes AI en tareas de procesamiento y análisis de datos.
Council es un marco modular para orquestar agentes de IA con cadenas personalizables, roles e integraciones de herramientas.
Módulo de Terraform para automatizar el aprovisionamiento de infraestructura en la nube de agentes de IA, incluyendo cómputo sin servidor, puntos finales API y seguridad.
Agent Forge es un framework CLI para crear, orquestar y desplegar agentes de IA integrados con LLMs y herramientas externas.
bedrock-agent es un marco de Python de código abierto que habilita agentes dinámicos basados en AWS Bedrock LLM con encadenamiento de herramientas y soporte de memoria.
E2B es un agente de IA diseñado para facilitar flujos de trabajo sin problemas a través de la automatización inteligente.
CybMASDE proporciona un marco de Python personalizable para simular y entrenar escenarios de aprendizaje por refuerzo profundo multiagente cooperativo.
Un marco basado en Python para construir agentes de IA personalizados que integran LLMs con herramientas para la automatización de tareas.
Un tutorial práctico que demuestra cómo orquestar agentes de IA de estilo debate usando LangChain AutoGen en Python.
TunaCode es un asistente de codificación impulsado por IA que genera instantáneamente aplicaciones web full-stack, código base y scaffolding de proyectos.
El Agente de Puente API integra APIs externas con agentes de IA, permitiendo llamadas a APIs basadas en lenguaje natural y análisis automatizado de respuestas.
Un asistente de código de escritorio potenciado por IA que genera fragmentos de código y proyectos completos a partir de indicaciones en lenguaje natural usando GPT.
Una muestra de cliente de Salesforce que ilustra cómo integrar y ampliar AgentForce para construir agentes conversacionales personalizados impulsados por IA.
Un kit de herramientas modular de asistente de codificación IA que proporciona generación de código, refactorización, depuración y funciones automatizadas de documentación.
KoG Playground es una plataforma basada en la web que permite construir y probar agentes de recuperación alimentados por LLM con pipelines de búsqueda vectorial personalizables.
Un curso práctico que enseña a los desarrolladores cómo construir agentes de IA usando LangChain para la automatización de tareas, recuperación de documentos y flujos de trabajo conversacionales.
