CopilotKit es un SDK en Python para crear agentes de IA con integración múltiple de herramientas, gestión de memoria y LangGraph conversacional.
8 subcategorías · 961 agentes · Actualizado el 31 de octubre de 2026
Especial y entretenimiento es un grupo variado de agentes de IA que no encajan en los demás grupos. En el lado práctico, la categoría Bibliotecas de herramientas ofrece frameworks, SDK y entornos de ejecución que resuelven la fontanería del desarrollo de agentes, como conectar modelos con herramientas y gestionar el estado. Los agentes de Herramientas de operaciones se encargan de trabajos operativos de varios pasos entre apps, webs y máquinas en la nube, y los de Pruebas de software escriben y ejecutan pruebas automatizadas, reparan selectores rotos y revisan sistemas de IA en busca de regresiones. Los agentes de encuestas diseñan cuestionarios y analizan las respuestas. En el lado del entretenimiento, las herramientas de Avatares y personajes crean personajes que mantienen una personalidad coherente a lo largo de las conversaciones, en Juegos hay agentes que aprenden a jugar mediante aprendizaje por refuerzo y los agentes musicales generan canciones, instrumentales y letras.
Como el grupo es tan variado, empieza por la subcategoría que encaja con tu tarea y compara dentro de ella. En las bibliotecas para desarrolladores y los agentes de pruebas, revisa los lenguajes compatibles, la documentación, la licencia y lo activo que está el mantenimiento del proyecto. En los agentes de operaciones, confirma a qué sistemas pueden llegar, cómo se autentican y si las acciones de riesgo requieren aprobación. En personajes y música, revisa la licencia comercial, las normas de contenido y cómo se usan tus datos y el material que subes. Muchos proyectos de este grupo son de código abierto o código de investigación, así que cuenta con más configuración y menos garantías que en los productos alojados.
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Frameworks, SDK y entornos de ejecución para quienes programan agentes de IA autónomos.
Estas herramientas ponen a agentes de IA a ejecutar trabajo operativo.
Con estas herramientas puedes crear personajes de IA y agentes de conversación con una personalidad estable.
Estas herramientas comprueban que el software y los sistemas de IA funcionan como se espera.
Aquí se reúnen las IA que aprenden a jugar: bots de aprendizaje por refuerzo para Atari, Doom, Mario, póker y duelos de cartas…
Las herramientas de encuestas con IA ayudan a redactar cuestionarios, sondeos y formularios de opinión, enviarlos y entender las respuestas.
Estas herramientas componen canciones completas, instrumentales, voces y letras a partir de una descripción breve o de un estilo elegido.
24 seleccionados entre 961 agentes, cada uno listado una sola vez. Ordenados por el tráfico del sitio web propio del agente, las estrellas en GitHub, la cobertura de subcategorías y los guardados de los usuarios.
CopilotKit es un SDK en Python para crear agentes de IA con integración múltiple de herramientas, gestión de memoria y LangGraph conversacional.
SWE-agent aprovecha autónomamente los modelos de lenguaje para detectar, diagnosticar y solucionar problemas en repositorios de GitHub.
Un SDK modular que permite a agentes autónomos basados en LLM realizar tareas, mantener memoria e integrar herramientas externas.
Agent-Squad coordina múltiples agentes de IA especializados para descomponer tareas, orquestar flujos de trabajo e integrar herramientas para la resolución de problemas complejos.
VIPER automatiza la emulación de adversarios con IA, generando cadenas de ataque dinámicas y orquestando operaciones completas de equipo rojo de manera fluida.
GPTMe es un marco basado en Python para construir agentes IA personalizados con memoria, integración de herramientas y APIs en tiempo real.
Parlant es una plataforma de agentes de voz con IA sin código que automatiza llamadas entrantes y salientes con comprensión del lenguaje natural y respuestas de voz.
OM-Agent es una plataforma sin código para agentes de IA que permite crear agentes autónomos personalizados para ejecutar tareas e integrar APIs.
Un marco de código abierto para que los desarrolladores creen, personalicen y desplieguen agentes IA autónomos con soporte de plugins.
Camel es un marco de orquestación de IA de código abierto que permite la colaboración multi-agente, integración de herramientas y planes con LLMs y gráficos de conocimiento.
Asistente de resumen de páginas web basado en IA que extrae ideas clave y permite preguntas y respuestas en la página.
Framework de Python de código abierto que utiliza NEAT neuroevolutivo para entrenar agentes IA que jueguen automáticamente Super Mario Bros.
Implementación simplificada en PyTorch de AlphaStar, que permite entrenar un agente RL para StarCraft II con arquitectura de red modular y auto-juego.
Plataforma de seguridad móvil impulsada por IA que automatiza la detección de vulnerabilidades estáticas y dinámicas con integración continua CI/CD.
Un agente de IA que utiliza Minimax y Búsqueda en Árbol Monte Carlo para optimizar la colocación de fichas y la puntuación en Azul.
Un sistema multi-robot basado en ROS para misiones de búsqueda y rescate autónomas con coordinación en tiempo real.
BomberManAI es un agente de IA basado en Python que navega y combate de forma autónoma en entornos de juego Bomberman utilizando algoritmos de búsqueda.
Nomi.ai ofrece compañeros de IA con memoria y personalidad para relaciones más profundas.
Replika es un chatbot de compañero potenciado por IA, diseñado para interacción social y apoyo.
Un agente de IA que juega Pentago Swap evaluando los estados del tablero y seleccionando las colocaciones óptimas utilizando Búsqueda Monte Carlo en Árbol.
Crea y chatea con personajes de IA únicos.
Chatea con personajes virtuales en conversaciones inmersivas de juego de roles.
Crea canciones personalizadas para todas las ocasiones con facilidad.
AI Dungeon ofrece aventuras de narración interactiva generadas por IA.
Este grupo recoge categorías de agentes más pequeñas o más especializadas que los grupos principales, así que abarca desde infraestructura para desarrolladores, operaciones, pruebas y encuestas hasta personajes, juegos y música. Usa las tarjetas de subcategorías de esta página para orientarte. Si estás creando agentes, Bibliotecas de herramientas y el grupo «Desarrollo y técnico» son buenos puntos de partida; para personajes y chat, empieza por Avatares y personajes.
Pueden asumir buena parte de las pruebas rutinarias. Los agentes de Pruebas de software convierten escenarios en lenguaje natural en scripts de prueba, los ejecutan en navegadores o contra APIs y reparan las pruebas cuando cambia la interfaz. Aun así, necesitan resultados esperados claros, datos de prueba estables y que alguien revise los fallos que notifican. Empieza por un flujo de usuario crítico, compara los resultados del agente con tus pruebas actuales y amplía la cobertura cuando confíes en él.
La mayoría de los agentes de Juegos son proyectos de investigación o de aficionados que aprenden a jugar mediante aprendizaje por refuerzo, desde clásicos arcade hasta juegos de cartas y de estrategia. Los desarrolladores los usan para estudiar algoritmos de aprendizaje, probar el equilibrio de un juego o crear rivales y compañeros. Usar bots en juegos multijugador online suele infringir las condiciones de servicio y puede acabar en una expulsión, así que resérvalos para jugar sin conexión, para investigar o para tus propios juegos.
Cada agente recibe una puntuación basada sobre todo en las visitas mensuales al sitio web propio del agente o, en los proyectos de código abierto y de investigación, en las estrellas de GitHub. Las partes menores reflejan cuántas subcategorías de «Especial y entretenimiento» cubre el agente y con qué frecuencia lo guardan los usuarios de Creati.ai. Cada agente aparece una sola vez, solo entran los que tienen este grupo como enfoque principal y la selección se reparte entre subcategorías para que ninguna llene la lista.
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