Un modelo que no escribe ni una palabra: le pasas estado y preguntas tipadas, y devuelve valores con su probabilidad y un número de confianza. Pensado para que lo use otro programa, no una persona.
El estándar que convierte tu web en un servidor de herramientas para agentes: la página declara lo que se puede hacer y el agente lo invoca sin adivinar píxeles. W3C, Google y Microsoft.
Correo entrante y saliente de verdad para tu@tudominio.com, autoalojado sobre Cloudflare Workers: cliente web completo y servidor MCP para que los agentes lean y envíen correo. TypeScript, MIT.
Agente que se mejora a sí mismo para tareas de código y trabajos autónomos largos: aprende de su propio historial y se organiza en subagentes. TypeScript, MIT.
Conecta un LLM a tu navegador real (Chrome con depuración remota). El agente navega para completar la tarea y, cuando le falta un helper, lo escribe él mismo. Python, MIT.
Tutoriales prácticos sobre LLMs, RAG y aplicaciones reales de agentes, con cuadernos listos para ejecutar. Jupyter Notebook, MIT.
Sistema de producción de vídeo agéntico open source: 12 pipelines y más de 100 herramientas para llevar un vídeo de la idea al montaje final. Python, AGPL-3.0.
El kit de GitHub para empezar con desarrollo guiado por especificaciones: plantillas, comandos y flujo de trabajo para que el agente no programe a ciegas. Python, MIT.
Infraestructura elástica y segura para ejecutar código generado por IA: sandboxes donde el agente puede probar sin tocar tu máquina. 71.719 estrellas.
La capa de memoria para agentes de IA: guarda y recupera lo que importa de cada conversación en vez de repetirlo todo en el prompt. Python, Apache-2.0.
