llm-agents

Autoharness: una capa de habilidades de autoaprendizaje para Claude Code que extrae habilidades de sus sesiones reales, las actualiza mientras trabaja y elimina las que dejan de utilizarse. Sin demonios ni benchmarks.

Artículos de investigación sobre agentes autónomos (LLMs). Actualizado diariamente.

Más de 80 ejemplos de agentes de IA listos para producción en Python: cree agentes autónomos, sistemas multiagente e IA agéntica con uAgents, ASI:One, MCP, A2A, LangChain, CrewAI, Gemini, Claude y OpenAI.

Prueba de estrés de revisión de IA previa al envío para artículos de investigación. Una habilidad de Claude Code: revisar, dictaminar, revisar y verificar.

Agent OS: mantén agentes especialistas en un centro, inicia un orquestador temporal por tarea. Local-first, funciona con cualquier modelo.

Gobernar, Observar, Dirigir: una sala de control en tiempo real para sociedades de agentes

Memoria de agente para LLMs: 30 notebooks de Jupyter ejecutables que cubren buffers de conversación, almacenes vectoriales, grafos de conocimiento, memoria episódica y semántica, MemGPT, Mem0, Letta, Zep, Graphiti, benchmarks LoCoMo y patrones de producción.

Investigación automática de código abierto impulsada por agentes de codificación autónomos. Ejecuta Claude Code, OpenCode y Codex con calificación, conocimiento compartido y evolución multi-agente. Aceptado en COLM 2026.

La capa fundamental para la inteligencia de agentes.

Lista curada de artículos, personas, aplicaciones, bibliotecas de software y proyectos relacionados con el espacio de gestión del conocimiento.

Un plugin de codex para ejecutar bucles de optimización dentro de una base de código. Es útil cuando se tiene un objetivo medible y muchos cambios posibles por probar: tiempo de ejecución de pruebas, velocidad de compilación, tamaño del paquete, pérdida del modelo, puntuaciones de Lighthouse, uso de memoria, latencia de consulta o cualquier otra métrica que se pueda imprimir desde un script.

More is Different. Un motor de mundo multiagente donde los agentes de IA viven, hablan, compiten y se alían.

Lista seleccionada y clasificada de más de 100 entornos para agentes de IA, incluyendo servidor MCP, llms.txt y JSON para que los agentes puedan recomendarlos. Recalificado semanalmente.

MobileGym: Una plataforma de simulación verificable y altamente paralela para la investigación de agentes de GUI móvil · Simulador de Android alojado en navegador · Evaluación verificable · Entrenamiento de RL en línea escalable

Cree fácilmente herramientas y agentes de LLM utilizando funciones simples de Bash, JavaScript o Python.

Repositorio oficial de "Position: Agentic Evolution is the Path to Evolving LLMs".

Escritor automatizado de artículos de investigación mediante IA basado en la implementación del artículo PaperOrchestra de Google, utilizando habilidades, evaluación comparativa y evaluadores automáticos con cualquier agente de codificación (Claude Code, Cursor, Antigravity, Cline, Aider). Sin claves API ni SDK de LLM.

Flujo de trabajo de recopilación diaria de noticias automatizado basado en LLM de código abierto, impulsado por el framework de desarrollo de aplicaciones Agently AI.

La colección más completa, actualizada y popular de más de 100 habilidades destiladas de personalidades | Sistemas multi-agente | Celebridades, directores, expertos de Tianya, textos antiguos, anime, lugar de trabajo y categorías de emociones

AgentLab: un framework de código abierto para desarrollar, probar y evaluar agentes web en diversas tareas, diseñado para la escalabilidad y la reproducibilidad.

MCP-Hub e Inspector, flujo de trabajo multimodelo e interfaz de chat

Open-source infrastructure that turns scattered SKILL.md files into curated, retrieval-ready agent-skill corpora—with retrieval and evaluation tooling included.

Un framework distribuido para agentes LLM

Una lista curada de recursos sobre estrategias de inversión y trading cuantitativo, centrada en aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático en finanzas.

EMNLP 2026 Main Conference Paper: MASCOT: Towards Multi-Agent Socio-Collaborative Companion Systems (https://arxiv.org/abs/2601.14230)

A curated, battle-tested AI-coding toolkit: Claude Code plugins, subagent orchestration, quality gates, and ready-to-copy prompts, extracted from real production use.

Una herramienta de agente de IA automatizada para graficar sus datos con el estilo de cualquier figura de artículo científico.

🌍 AppWorld: A Controllable World of Apps and People for Benchmarking Function Calling and Interactive Coding Agent, ACL'24 Best Resource Paper.

The action firewall for AI agents. Enforce policy and human approval before risky tool calls, shell commands, workflows, and production changes, with auditable evidence.