Jupyter AI Agents est un cadre qui intègre des assistants IA autonomes dans les environnements Jupyter Notebook et JupyterLab. Il permet aux utilisateurs de créer, configurer et exécuter plusieurs agents capables d'accomplir une gamme de tâches telles que l'analyse de données, la génération de code, le débogage, le web scraping et la récupération de connaissances. Chaque agent conserve une mémoire contextuelle et peut être enchaîné pour des flux de travail complexes. Avec des commandes magiques simples et des API Python, les utilisateurs intègrent facilement les agents aux bibliothèques et ensembles de données Python existants. Basé sur des LLM populaires, il supporte des modèles à prompt personnalisé, la communication entre agents et le retour d'informations en temps réel. Cette plateforme transforme les workflows traditionnels en automatisant les tâches répétitives, en accélérant le prototypage et en permettant une exploration interactive pilotée par l'IA directement dans l'environnement de développement.

LangGraph GUI ReactFlow est une bibliothèque de composants React open-source qui permet aux utilisateurs de construire des flux de travail d'agents IA via un éditeur de diagrammes de flux intuitif. Chaque nœud représente un appel LLM, une transformation de données ou un appel API externe, tandis que les arêtes définissent le flux de données. Les utilisateurs peuvent personnaliser les types de nœuds, configurer les paramètres du modèle, prévisualiser les sorties en temps réel et exporter la définition du flux pour l'exécution. Une intégration transparente avec LangChain et d'autres frameworks LLM facilite l'extension et le déploiement d'agents conversationnels avancés et de pipelines de traitement de données.

Sherpa de CartographAI est un cadre d'agent basé sur Python conçu pour rationaliser la création d'assistants intelligents et de flux de travail automatisés. Il permet aux développeurs de définir des agents qui interprètent les entrées utilisateur, sélectionnent les points de terminaison LLM appropriés ou API externes, et orchestrent des tâches complexes telles que le résumé de documents, la récupération de données et les Q&R conversationnels. Grâce à son architecture plugin, Sherpa prend en charge une intégration facile d'outils personnalisés, de magasins de mémoire et de stratégies de routage pour optimiser la pertinence des réponses et les coûts. Les utilisateurs peuvent configurer des pipelines à plusieurs étapes où chaque module exécute une fonction distincte — comme la recherche sémantique, l'analyse de texte ou la génération de code — tandis que Sherpa gère la propagation du contexte et la logique de secours. Cette approche modulaire accélère le développement de prototypes, améliore la maintenabilité et permet aux équipes de construire des solutions évolutives pilotées par IA pour diverses applications.