Hyperbolic Time Chamber fournit un environnement flexible pour construire des agents IA en proposant des composants pour la gestion de la mémoire, l'orchestration de la fenêtre contextuelle, la chaînée de prompts, l'intégration d'outils et le contrôle d'exécution. Les développeurs définissent le comportement des agents via des blocs modulaires, configurent des mémoires personnalisées (courte et longue durée) et connectent des API externes ou des outils locaux. Le framework inclut le support asynchrone, la journalisation et des utilitaires de débogage, permettant une itération rapide et un déploiement d'agents conversationnels ou axés sur les tâches sophistiqués dans des projets Python.

L'IntelligentMASPlatform est conçue pour accélérer le développement et le déploiement de systèmes multi-agents en proposant une architecture modulaire avec des couches séparées pour les agents, l'environnement et les services. Les agents communiquent en utilisant la messagerie ACL conforme à FIPA, permettant une négociation et une coordination dynamiques. La plateforme inclut un simulateur d'environnement polyvalent qui permet aux développeurs de modéliser des scénarios complexes, de planifier des tâches d'agents et de visualiser les interactions en temps réel via un tableau de bord intégré. Pour des comportements avancés, elle intègre des modules d'apprentissage par renforcement et supporte des plugins de comportements personnalisés. Les outils de déploiement permettent d'emballer les agents en applications autonomes ou en réseaux distribués. De plus, l'API de la plateforme facilite l'intégration avec des bases de données, des appareils IoT ou des services IA tiers, la rendant adaptée à la recherche, à l'automatisation industrielle et aux cas d'utilisation en villes intelligentes.

Déverrouillez le plein potentiel de l'IA directement dans votre navigateur avec TeamAI. Cette extension intègre des outils IA avancés et des modèles de langage volumineux (LLM) puissants dans vos activités de navigation quotidiennes, vous permettant d'effectuer des tâches complexes facilement et efficacement. Avec plus de 20 LLM à choisir, une intelligence consciente du contexte, et des fonctionnalités intégrées telles que des Datastores, des Plugins personnalisés, des Assistants et des Flux de travail automatisés, TeamAI améliore votre productivité et fournit des insights sur mesure en fonction du contenu que vous consultez, tout en garantissant la sécurité de vos données.

L'agent IA basé sur ToolHouse et Groq LLM prend en charge des invites en langage naturel provenant des développeurs et orchestration une chaîne d'outils—tels que générateurs de code, linters, runners de tests et connecteurs CI/CD—pour produire, valider et affiner des extraits de code. Il supporte plusieurs langages de programmation, propose des itérations basées sur les retours, et peut intégrer des plugins personnalisés pour des tâches spécialisées. En automatisant les étapes d'exécution et de test, l'agent garantit que le code généré répond aux normes de qualité avant la livraison.

AI-Agent-Framework offre une base complète pour créer des agents alimentés par l'IA en Python. Il comprend des modules pour gérer la mémoire des conversations, intégrer des outils externes et construire des modèles de prompts. Les développeurs peuvent se connecter à divers fournisseurs de LLM, doter les agents de plugins personnalisés et orchestrer plusieurs agents dans des workflows coordonnés. Des outils de journalisation et de surveillance intégrés aident à suivre la performance des agents et à déboguer leurs comportements. La conception extensible du framework permet l'ajout transparent de nouveaux connecteurs ou capacités spécifiques à un domaine, le rendant idéal pour le prototypage rapide, les projets de recherche et l'automatisation de niveau production.

Aladin propose une architecture modulaire permettant aux développeurs de définir des agents autonomes propulsés par de grands modèles de langage (LLMs). Chaque agent peut charger des backends mémoire (ex. SQLite, en mémoire), utiliser des modèles de prompts dynamiques et intégrer des plugins personnalisés pour des appels API externes ou l'exécution de commandes locales. Il possède un planificateur de tâches qui décompose des objectifs de haut niveau en actions séquencées, les exécutant dans l'ordre et les réitérant basés sur le feedback de l'LLM. La configuration est gérée via des fichiers YAML et des variables d'environnement, l'adaptant à divers cas d'usage. Les utilisateurs peuvent déployer Aladin via Docker Compose ou pip. Les interfaces CLI et HTTP basées sur FastAPI permettent de lancer des agents, surveiller leur exécution et inspecter l'état de la mémoire, facilitant l'intégration avec des pipelines CI/CD, interfaces de chat ou dashboards personnalisés.

L'agent IA blockchain intègre de grands modèles linguistiques avec une prise en charge multi-chaînes pour offrir une récupération rapide et précise des données blockchain via des requêtes en langage naturel. Les utilisateurs posent des questions comme 'Quelle était la gas utilisée dans le dernier bloc Ethereum ?' ou 'Montre-moi les transactions récentes pour une adresse Solana', et l'agent invoque automatiquement les appels RPC sous-jacents vers les nœuds Bitcoin, Ethereum et Solana. Basé sur Python et utilisant web3.py, solana-py et les bibliothèques Bitcoin, il gère sans problème les données de bloc, l’analyse des transactions, les soldes de comptes et les informations sur les prix. L’architecture modulaire permet aux développeurs d’étendre l’agent avec des fonctions personnalisées ou d’ajouter la prise en charge d’autres chaînes. Cet outil permet aux développeurs blockchain, analystes, éducateurs et passionnés d’accéder à des données complexes en chaîne sans écrire de code bas niveau.

Inkdrop est une application de prise de notes polyvalente spécialement conçue pour les développeurs. En utilisant Markdown, elle vous permet d'organiser et de gérer les notes sans effort. L'application prend en charge la synchronisation transparente entre plusieurs appareils, garantissant que vos notes sont toujours à jour. L'interface d'Inkdrop est propre et conviviale, ce qui permet de créer, éditer et rechercher des notes facilement. De plus, ses fonctionnalités robustes permettent aux utilisateurs d'intégrer des extraits de code, de gérer des tâches et de personnaliser leur expérience de prise de notes avec des plugins.

Live de Vroom AI est un cadre ouvert et une extension de navigateur qui amène directement des agents IA dans votre expérience de navigation web. En installant Live, vous accédez à une assistant IA dans une barre latérale qui comprend le contexte de la page et effectue des tâches telles que la génération de textes marketing, le résumé d'articles, l'extraction de données structurées, le remplissage automatique des formulaires et la réponse à des questions spécifiques au domaine. Les développeurs peuvent étendre Live avec des plugins personnalisés en utilisant son SDK et intégrer leurs propres modèles LLM ou API tierces pour adapter l'agent à des flux de travail spécifiques.

MindForge est un cadre d’orchestration robuste conçu pour construire et déployer des agents pilotés par IA avec un minimum de code boilerplate. Il offre une architecture modulaire comprenant un planificateur de tâches, un moteur de raisonnement, un gestionnaire de mémoire et une couche d’exécution d’outils. En exploitant les LLM, les agents peuvent analyser l'entrée utilisateur, élaborer des plans et invoquer des outils externes — comme des APIs de scraping web, des bases de données ou des scripts personnalisés — pour accomplir des tâches complexes. Les composants de mémoire stockent le contexte conversationnel, permettant des interactions multi-tours, tandis que le moteur de décision sélectionne dynamiquement des actions selon des politiques définies. Avec le support de plugins et des pipelines personnalisables, les développeurs peuvent étendre la fonctionnalité pour inclure des outils spécifiques, des intégrations tierces et des bases de connaissances spécifiques au domaine. MindForge simplifie le développement d’agents IA, favorisant le prototypage rapide et le déploiement scalable en production.

Operit est un cadre complet d'agent AI open source conçu pour simplifier la création d'agents autonomes pour diverses tâches. En intégrant des LLMs comme GPT d'OpenAI et des modèles locaux, il permet un raisonnement dynamique à travers des flux de travail multi-étapes. Les utilisateurs peuvent définir des plugins personnalisés pour la récupération de données, le scraping web, les requêtes BDD ou l'exécution de code, tandis qu'Operit gère le contexte de session, la mémoire et l'invocation d'outils. Le framework offre une API claire pour construire, tester et déployer des agents avec un état persistant, des pipelines configurables et des mécanismes de gestion des erreurs. Que vous développiez des bots de support client, des assistants de recherche ou des agents d'automatisation d'entreprise, l'architecture extensible d'Operit et ses outils robustes garantissent une prototypage rapide et des déploiements évolutifs.

SuperPilot est un cadre d'agent IA autonome utilisant de grands modèles linguistiques pour effectuer des tâches à plusieurs étapes sans intervention manuelle. En intégrant GPT et des modèles Anthropic, il peut générer des plans, appeler des outils externes tels qu'un navigateur sans interface pour le web scraping, un terminal pour exécuter des commandes shell, et des modules de mémoire pour la conservation du contexte. Les utilisateurs définissent des objectifs, et SuperPilot orchestre dynamiquement des sous-tâches, maintient une file d'attente de tâches, et s’adapte aux nouvelles informations. Son architecture modulaire permet d’ajouter des outils personnalisés, d’ajuster les paramètres des modèles, et de consigner les interactions. Avec des boucles de rétroaction intégrées, les entrées humaines peuvent affiner la prise de décision et améliorer les résultats. Cela rend SuperPilot adapté à l’automatisation de la recherche, des tâches de programmation, des tests, et des flux de travail de traitement de données routiniers.

Web-Agent est une bibliothèque Node.js conçue pour transformer les instructions en langage naturel en opérations du navigateur. Il s'intègre avec des fournisseurs LLM populaires (OpenAI, Anthropic, etc.) et contrôle des navigateurs headless ou affichés pour effectuer des actions telles que scrapper des pages, cliquer sur des boutons, remplir des formulaires, naviguer dans des workflows à plusieurs étapes et exporter les résultats. Les développeurs peuvent définir le comportement de l'agent en code ou JSON, l'étendre via des plugins et chaîner des tâches pour construire des flux d'automatisation complexes. Cela simplifie les tâches web fastidieuses, les tests et la collecte de données en permettant à l'IA de les interpréter et de les exécuter.

Avalon-LLM est un cadre d'IA multi-agent basé sur Python qui permet aux utilisateurs d'orchestrer plusieurs agents pilotés par LLM dans un environnement coordonné. Chaque agent peut être configuré avec des outils spécifiques — y compris la recherche web, les opérations sur fichiers et les API personnalisés — pour réaliser des tâches spécialisées. Le cadre supporte des modules de mémoire pour stocker le contexte des conversations et les connaissances à long terme, un raisonnement en chaîne pour améliorer la prise de décision, et des pipelines d’évaluation intégrés pour benchmarker la performance des agents. Avalon-LLM offre un système de plugins modulaire, permettant aux développeurs d’ajouter ou de remplacer facilement des composants comme les fournisseurs de modèles, les kits d’outils et les magasins de mémoire. Avec des fichiers de configuration simples et des interfaces en ligne de commande, les utilisateurs peuvent déployer, surveiller et étendre des flux de travail d’IA autonomes adaptés pour la recherche, le développement et la production.

Cognify permet aux utilisateurs de définir leurs objectifs en science des données et de laisser les agents IA gérer la partie difficile. Les agents peuvent écrire et déboguer du code, se connecter à des bases de données pour obtenir des insights, produire des visualisations interactives et même exporter des rapports. Grâce à une architecture de plugins, les utilisateurs peuvent étendre la fonctionnalité aux API personnalisées, aux systèmes de planification et aux services cloud. Cognify offre la reproductibilité, des fonctionnalités de collaboration et un journal de bord pour suivre les décisions et sorties des agents, le rendant adapté au prototypage rapide et aux flux de travail en production.