LangChain est un cadre axé sur les développeurs conçu pour simplifier la création d'agents IA intelligents et d'applications. Il fournit des abstractions pour les chaînes d'appels LLM, le comportement agentique avec intégration d'outils, la gestion de la mémoire pour la persistance du contexte et des modèles de prompts personnalisables. Avec un support intégré pour les chargeurs de documents, les magasins vectoriels et divers fournisseurs de modèles, LangChain vous permet de construire des pipelines de génération augmentée par récupération, des agents autonomes et des assistants conversationnels pouvant interagir avec des API, des bases de données et des systèmes externes dans un flux de travail unifié.

NeXent est un framework d'agents IA flexible qui vous permet de définir des travailleurs numériques personnalisés via YAML ou SDK Python. Vous pouvez intégrer plusieurs LLM, API externes et chaînes d’outils dans des pipelines modulaires. Des modules mémoire intégrés permettent des interactions avec état, tandis qu’un tableau de bord de surveillance fournit des informations en temps réel. NeXent supporte le déploiement local et en cloud, les conteneurs Docker et évolue horizontalement pour les charges de travail d'entreprise. La conception open-source encourage l'extensibilité et les plugins communautaires.

JKStack Agents Server sert de couche d’orchestration centralisée pour le déploiement d’agents IA. Il propose des points de terminaison REST pour définir des espaces de noms, enregistrer de nouveaux agents et initier des exécutions d’agents avec des invites personnalisées, des paramètres de mémoire et des configurations d’outils. Pour des interactions en temps réel, le serveur prend en charge le streaming WebSocket, envoyant des sorties partielles au fur et à mesure de leur génération par les modèles linguistiques sous-jacents. Les développeurs peuvent étendre les fonctionnalités principales via un gestionnaire de plugins pour intégrer des outils personnalisés, des fournisseurs LLM et des magasins de vecteurs. Le serveur suit aussi l’historique des exécutions, les statuts et les journaux, permettant l'observabilité et le débogage. Avec un support intégré pour le traitement asynchrone et la scalabilité horizontale, JKStack Agents Server facilite le déploiement de flux de travail robustes alimentés par l’IA en production.

AgentLLM est un cadre d'agent IA basé sur le web permettant aux utilisateurs de créer, configurer et exécuter des agents autonomes via une interface graphique ou des définitions JSON. Les agents peuvent planifier des workflows multi-étapes en raisonnant sur des tâches, invoquer du code via des outils Python ou des API externes, maintenir la conversation et la mémoire, et s'adapter en fonction des résultats. La plateforme supporte OpenAI, Azure ou des modèles auto-hébergés, offrant des intégrations outils intégrées pour la recherche web, la gestion de fichiers, le calcul mathématique et des plugins personnalisés. Conçue pour l'expérimentation et la prototypisation rapide, AgentLLM simplifie la construction d'agents intelligents capables d'automatiser des processus commerciaux complexes, l'analyse de données, le support client et des recommandations personnalisées.