Kin Kernel est un noyau léger open-source pour la construction de travailleurs numériques alimentés par IA. Il fournit un système unifié pour orchestrer de grands modèles de langage, gérer la mémoire contextuelle et intégrer des outils ou API personnalisés. Avec une architecture basée sur les événements, Kin Kernel supporte l'exécution asynchrone de tâches, le suivi des sessions et des plugins extensibles. Les développeurs définissent le comportement des agents, enregistrent des fonctions externes, et configurent le routage multi-LLM pour automatiser des workflows allant de l'extraction de données au support client. Le framework inclut aussi une journalisation intégrée et une gestion d'erreurs pour faciliter la surveillance et le débogage. Conçu pour la flexibilité, Kin Kernel peut être intégré dans des services web, microservices ou applications Python autonomes, permettant aux organisations de déployer des agents IA robustes à grande échelle.

MADDPG-Keras offre un cadre complet pour la recherche en apprentissage par renforcement multi-agent en implémentant l'algorithme MADDPG dans Keras. Il supporte les espaces d'actions continues, plusieurs agents et les environnements standard d'OpenAI Gym. Les chercheurs et développeurs peuvent configurer les architectures de réseaux neuronaux, les hyperparamètres d'entraînement et les fonctions de récompense, puis lancer des expériences avec des journaux intégrés et un enregistrement des modèles pour accélérer l'apprentissage des politiques multi-agent.

agent-steps est un cadre d'orchestration d'étapes Python conçu pour rationaliser le développement d'agents IA en décomposant des tâches complexes en étapes discrètes et réutilisables. Chaque étape encapsule une action spécifique — comme l'appel à un modèle linguistique, la transformation de données ou des appels API externes — et peut transmettre le contexte aux étapes suivantes. La bibliothèque supporte une exécution synchrone et asynchrone, permettant des pipelines évolutifs. Les outils de journalisation et de débogage intégrés offrent une transparence sur l'exécution des étapes, tandis que son architecture modulaire favorise la maintenabilité. Les utilisateurs peuvent définir des types d'étapes personnalisés, les enchainer dans des workflows et les intégrer facilement dans des applications Python existantes. agent-steps est adapté pour créer des chatbots, des pipelines de données automatisés, des systèmes d'aide à la décision et d'autres solutions IA multi-étapes.

BambooAI combine un ensemble de bibliothèques Python modulaires, utilitaires et modèles conçus pour simplifier la création et le déploiement d'agents IA autonomes. Au cœur, BambooAI fournit des architectures de mémoire flexibles—bases de données vectorielles, caches éphémères—et des mécanismes de récupération configurables pour les flux RAG. Les développeurs peuvent facilement intégrer des outils tels que la recherche web, les recherches Wikipedia, les opérations sur fichiers, les requêtes de bases de données et l'exécution de code Python. Le framework supporte les principales API LLM (OpenAI, Anthropic) ainsi que l'hébergement de modèles locaux. Les agents peuvent être orchestrés via une CLI simple, un service RESTful ou intégrés dans des applications. Les fonctionnalités de journalisation, de surveillance et de récupération d'erreurs garantissent la fiabilité en production. Les extensions communautaires et systèmes de plugins rendent BambooAI extensible pour des domaines et flux de travail personnalisés.

Ernie Bot Agent est un cadre de développement conçu pour simplifier la création d'agents conversationnels basés sur l'IA utilisant Baidu ERNIE Bot. Il fournit des abstractions pour les appels API, les modèles d'invite, la gestion de la mémoire et l'intégration d'outils. Le SDK supporte les conversations multi-tours avec prise en compte du contexte, les workflows personnalisés pour l'exécution de tâches et un système de plugins pour des extensions spécifiques au domaine. Avec une journalisation intégrée, une gestion d'erreurs et des options de configuration, il réduit la quantité de code répétitif et permet de prototyper rapidement des chatbots, assistants virtuels et scripts d'automatisation.

LLMFlow offre un moyen déclaratif de concevoir, tester et déployer des flux de travail complexes de modèles linguistiques. Les développeurs créent des Nœuds qui représentent des invites ou des actions, puis les enchaînent dans des Flux pouvant se ramifier selon des conditions ou des résultats d'outils externes. La gestion de la mémoire intégrée suit le contexte entre les étapes, tandis que les adaptateurs permettent une intégration transparente avec OpenAI, Hugging Face, et d'autres. La fonctionnalité peut être étendue via des plugins pour des outils ou sources de données personnalisés. Exécutez les Flux localement, dans des conteneurs ou en tant que fonctions serverless. Cas d'utilisation : création d'agents conversationnels, génération automatique de rapports, pipelines d'extraction de données — tous avec une exécution transparente et un journalisation.

Ce cadre fournit une architecture basée sur un serveur prenant en charge des serveurs MCP (Multi-Channel Processing) multiples pour gérer des conversations simultanées, maintenir le contexte entre les sessions et intégrer des services externes via des plugins. Les développeurs peuvent configurer des connecteurs pour les plates-formes de messagerie, définir des appels de fonctions personnalisés et faire évoluer les instances via Docker ou des hôtes natifs. Il inclut la journalisation, la gestion des erreurs et un pipeline modulaire pour étendre les capacités sans modifier le code principal.

ReasonChain fournit un pipeline modulaire pour construire des séquences d'opérations pilotées par LLM, permettant à chaque étape d'alimenter la suivante. Les utilisateurs peuvent définir des nœuds de chaîne personnalisés pour la génération d'invites, les appels API à différents fournisseurs LLM, la logique conditionnelle pour diriger les flux de travail et des fonctions d'agrégation pour les résultats finaux. Le framework inclut un débogage et une journalisation intégrés pour suivre les états intermédiaires, une prise en charge des recherches dans les bases de données vectorielles et une extension facile via des modules définis par l'utilisateur. Qu'il s'agisse de résoudre des tâches de raisonnement en plusieurs étapes, d'orchestrer des transformations de données ou de construire des agents conversationnels avec mémoire, ReasonChain offre un environnement transparent, réutilisable et testable. Son design encourage l'expérimentation avec des stratégies de chaînes de pensée, ce qui le rend idéal pour la recherche, le prototypage et des solutions d'IA prêtes pour la production.