Floode es un agente de IA que mejora el diseño y la gestión de datos para las empresas.
- Estructuración de datos
- Perspectivas automatizadas
- Gestión de datos
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Los mejores agentes de IA para Bibliotecas de herramientas (271)
Frameworks, SDK y entornos de ejecución para quienes programan agentes de IA autónomos. Estas bibliotecas resuelven la base: conectar modelos con herramientas y API externas, guardar memoria, buscar en documentos propios, coordinar razonamiento en varios pasos y ejecutar código en sandbox. También hay visualizadores de decisiones y cadenas de ejecución.
271 agentes · Actualizado el 29 de septiembre de 2026
ToolHive optimiza flujos de trabajo con agentes de IA para automatización y productividad mejorada.
- Gestión de tareas con IA
Freemium · 20+Visitar ↗LionAGI es un marco de trabajo en Python de código abierto para construir agentes de IA autónomos para orquestación de tareas complejas y gestión de cadenas de pensamiento.
- Gestión de memoria personalizable
Un cliente de línea de comandos para interactuar con modelos LLM de Ollama localmente, que permite chats multiturno, salidas en streaming y gestión de prompts.
- Conversación multiturno
- Salida en streaming en tiempo real
- Cambio de modelos
Orquesta múltiples agentes de IA en Python para resolver tareas en colaboración con coordinación basada en roles y gestión de memoria.
- Marco de orquestación multi-agente
- Gestión de memoria y contexto
Un complemento OpenWebUI que permite flujos de trabajo de generación aumentada con recuperación con ingestión de documentos, búsqueda vectorial y capacidades de chat.
- Ingreso y carga de documentos
- Gestión de memoria contextual
- Anuncio
MGym proporciona entornos de aprendizaje por refuerzo multiagente personalizables con una API estandarizada para la creación de entornos, simulación y evaluación de rendimiento.
AI Agents es un marco de trabajo en Python para construir agentes de IA modulares con herramientas personalizables, memoria e integración con LLM.
- Gestión y recuperación de memoria
- Soporte multi-LLM
- Core de orquestación del agente
TrustGraph AI construye y analiza gráficos de confianza para visualizar relaciones, detectar riesgos y garantizar la seguridad de la marca en tiempo real.
- Mapeo de relaciones de entidades
- Motor de detección de anomalías
- Monitoreo y alertas en tiempo real
Una biblioteca cliente en Python que permite a los desarrolladores interactuar y gestionar conversaciones en un servidor de asistente AI de código abierto.
- Envío de mensajes de usuario
- Streaming de respuestas IA
- Envío de retroalimentación
LLMFlow es un marco de código abierto que habilita la orquestación de flujos de trabajo basados en LLM con integración de herramientas y enrutamiento flexible.
- Gestión de memoria contextual
- Arquitectura de plugins
- Soporte para registro y monitoreo
Framework para construir agentes de IA autónomos con memoria, integración de herramientas y flujos de trabajo personalizables mediante la API de OpenAI.
- Gestión de memoria persistente
- Orquestación multi-agente
- Programación asíncrona de tareas
Un marco de Python extensible para construir agentes de IA basados en LLM con memoria simbólica, planificación e integración de herramientas.
Un conjunto de demostraciones de código AWS que ilustran el Protocolo de Contexto del Modelo LLM, invocación de herramientas, gestión de contexto y respuestas en streaming.
- Formateo de mensajes de LLM
- Gestión de respuestas en streaming
- Soporte multilenguaje (JS/Python)
Trainable Agents es un marco en Python que permite ajustar y entrenar de forma interactiva a los agentes de IA en tareas personalizadas mediante retroalimentación humana.
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.
- Comprensión del lenguaje natural
- Soporte multilingüe
- Panel de análisis y rendimiento
Un framework PHP que proporciona interfaces abstractas para integrar múltiples APIs y herramientas de IA sin problemas en aplicaciones PHP.
- Abstracción unificada de API de IA
- Plantillas de prompts
- Selección de modelos
Una biblioteca de Python que proporciona gestión de memoria basada en AGNO para agentes de IA, permitiendo almacenamiento y recuperación de memoria context-aware usando incrustaciones.
- Almacenes de memoria persistentes
- Espacios de memoria multi-agente
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El plugin GAMA Genstar integra modelos de IA generativa en simulaciones GAMA para la generación automática de comportamientos de agentes y escenarios.
A2A4J es un marco de agentes Java compatible con asincronía que permite a los desarrolladores construir agentes IA autónomos con herramientas personalizables.
- Ejecución asíncrona de agentes
- Módulos de gestión de memoria
- Planificación y ciclos de decisión
Un marco de agentes de IA en Python que ofrece agentes modulares y personalizables para recuperación, procesamiento y automatización de datos.
- Utilidades SDK y CLI
FAgent es un marco de trabajo en Python que orquesta agentes impulsados por LLM con planificación de tareas, integración de herramientas y simulación de entornos.
- Abstracciones de agente y entorno
- Integración LLM y herramientas
- Observabilidad y registro
Un conjunto de herramientas de código abierto que proporciona Cloud Functions basadas en Firebase y desencadenantes Firestore para construir experiencias de IA generativa.
- Componentes UI de chat y contenido
Nano-Manus es un agente de IA en línea de comandos que automatiza flujos de trabajo de documentos markdown, incluyendo resumen, fusión, tabla de contenidos y enlaces semánticos.
- Resumen de Markdown
- Fusión de múltiples archivos
- Generación de tablas de contenido
Los LLMs son una biblioteca de Python que proporciona una interfaz unificada para acceder y ejecutar modelos de lenguaje de código abierto de manera sencilla.
- Cambio entre backends de GPU y CPU
El protocolo OpenExec permite que agentes de IA autónomos propongan, negocien y ejecuten tareas en ecosistemas descentralizados con resolución segura de disputas.
- Arbitraje y resolución de disputas
- Liquidación de pagos y tokens
- Registro y auditoría
Un marco basado en Go que permite a los desarrolladores construir, probar y ejecutar agentes de IA con razonamiento en cadena en proceso y herramientas personalizables.
- Razón en cadena en proceso
- Soporte para integración LLM
Un agente AI minimalista en Python que usa LLM de OpenAI para razonamiento multi-paso y ejecución de tareas mediante LangChain.
- Interacción CLI sencilla
Agente de IA que clasifica y organiza automáticamente imágenes en los buzones de AWS S3 analizando el contenido y los metadatos.
Un marco de trabajo de código abierto en Python para simular agentes de IA cooperativos y competitivos en entornos y tareas personalizables.
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Marco de trabajo de IA de agentes múltiples de código abierto para el seguimiento colaborativo de objetos en videos utilizando aprendizaje profundo y toma de decisiones reforzada.
Un marco de trabajo de código abierto de agentes de IA para recuperación automatizada de datos, extracción de conocimiento y respuestas basadas en documentos.
AnyAgent es un marco de trabajo de Mozilla AI de código abierto para construir agentes IA personalizables, con memoria y herramientas integradas, con capacidades de planificación.
- Registro y análisis de eventos
- Arquitectura modular y extensible
Proxy de código abierto para filtrar y bloquear contenido GPT no permitido con políticas personalizables para garantizar un despliegue seguro de IA.
- Interfaces CLI y de biblioteca
- Registro de violaciones y alertas
- Conjuntos de reglas extensibles
Un SDK de Python con ejemplos listos para usar para construir, probar y desplegar agentes de IA usando la plataforma de Restack.
Un SDK de código abierto que permite a los desarrolladores construir, orquestar y desplegar agentes de IA autónomos con integración de herramientas personalizadas.
- Integración de herramientas y APIs
- Gestión de memoria conversacional
- Arquitectura modular de plugins
Un módulo Java que proporciona operaciones Boolean (AND, OR, NOT, XOR) como acciones para agentes LightJason.
- ActionBoolOr – operación lógica OR
QueryCraft es un conjunto de herramientas para diseñar, depurar y optimizar indicaciones para agentes de IA, con capacidades de evaluación y análisis de costos.
- Integración con múltiples APIs LLM
- Métricas de evaluación integradas
- Interfaces CLI y SDK en Python
Un marco de trabajo en TypeScript para construir y personalizar agentes de IA de LangChain con integración de herramientas y gestión de memoria.
- Gestión de memoria conversacional
- Tipos y interfaces en TypeScript
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.
- Integración con AWS Bedrock LLM
- Registro modular de herramientas
- Gestión de memoria conversacional
STYLE AI-3D Multiverse genera modelos 3D dinámicos para diversas aplicaciones.
- Generación de modelos 3D
- Creación de animaciones
- Diseño de entornos virtuales
Java Action Generic es un framework basado en Java que ofrece módulos de acción flexibles y reutilizables para construir agentes autónomos.
- Interfaz IActionGeneric genérica
- Módulos de acción parametrizables
- Ejecución basada en eventos
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Un marco de trabajo de código abierto en Python para construir, probar y evolucionar agentes modulares basados en LLM con soporte de herramientas integradas.
- Motor de orquestación de agentes
- Gestión de plantillas de prompts
- Seguimiento de memoria y estado
LangGraph orquesta modelos de lenguaje mediante pipelines basadas en gráficos, permitiendo cadenas modulares de LLM, procesamiento de datos y flujos de trabajo de IA en múltiples pasos.
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.
- Gestión de autenticación y tokens
Complemento de herramientas dinámicas para agentes SmolAgents LLM que permite invocaciones en tiempo real de búsqueda, calculadoras, archivos y herramientas web.
Una muestra de cliente de Salesforce que ilustra cómo integrar y ampliar AgentForce para construir agentes conversacionales personalizados impulsados por IA.
- Envío y recepción de mensajes
- Suscripción y manejo de eventos
Una biblioteca de Go de código abierto que proporciona indexación de documentos basada en vectores, búsqueda semántica y capacidades RAG para aplicaciones impulsadas por LLM.
- Ingesta y análisis de documentos
Un marco para ejecutar modelos de lenguaje grandes locales con soporte para llamadas a funciones para el desarrollo de agentes de IA fuera de línea.
- Integración de LLM local
- Soporte para llamadas a funciones
- Esquemas de funciones de ejemplo
Una biblioteca Delphi que integra llamadas a la API Google Gemini LLM, soportando respuestas en streaming, selección de múltiples modelos y manejo robusto de errores.
- Llamadas síncronas y asíncronas
- Soporte de streaming
- Selección de múltiples modelos
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