Stellar Chat permet aux équipes de créer des agents d'IA conversationnelle en fournissant un cadre robuste qui abstrait les interactions LLM, la gestion de la mémoire et l'intégration d'outils. Au cœur, il présente un pipeline extensible qui gère le prétraitement des entrées utilisateur, l'enrichissement du contexte via la récupération de mémoire basée sur des vecteurs, et l'invocation de LLM avec des stratégies de prompting configurables. Les développeurs peuvent utiliser des solutions de stockage vectoriel populaires comme Pinecone, Weaviate ou FAISS, et intégrer des API tierces ou des plugins personnalisés pour des tâches comme la recherche Web, les requêtes à la base de données ou le contrôle d'applications d'entreprise. Avec un support pour la sortie en streaming et des boucles de rétroaction en temps réel, Stellar Chat garantit des expériences utilisateur réactives. Il inclut également des modèles de départ et des exemples de bonnes pratiques pour les bots d'assistance client, la recherche de connaissances et l'automatisation des flux de travail internes. Déployé avec Docker ou Kubernetes, il évolue pour répondre aux exigences de production tout en restant entièrement open-source sous licence MIT.

Taiga est un framework d'agent IA open-source basé sur Python conçu pour simplifier la création, l'orchestration et le déploiement d'agents autonomes utilisant de grands modèles de langage (LLM). Le framework comprend un système de plugins flexible pour l'intégration d'outils personnalisés et d'APIs externes, un module de mémoire configurable pour gérer le contexte conversationnel à court et long terme, et un mécanisme de chaînage de tâches pour séquencer des flux de travail à plusieurs étapes. Taiga offre également une journalisation intégrée, des métriques et une gestion des erreurs pour une utilisation en production. Les développeurs peuvent rapidement créer des agents avec des modèles, étendre la fonctionnalité via SDK, et déployer sur différentes plateformes. En abstraisant la complexité de l'orchestration, Taiga permet aux équipes de se concentrer sur la création d'assistants intelligents capables de rechercher, planifier et exécuter des actions sans intervention manuelle.

Amon est une plateforme et un cadre pour créer des agents AI autonomes qui exécutent des tâches multi-étapes sans intervention humaine. Les utilisateurs définissent les comportements des agents, les sources de données et les intégrations via des fichiers de configuration simples ou une interface intuitive. Le runtime d’Amon gère les cycles de vie des agents, la gestion des erreurs et la logique de réessai. Il supporte la surveillance en temps réel, la journalisation et la mise à l’échelle dans des environnements cloud ou sur site, ce qui le rend idéal pour automatiser le support client, le traitement de données, la revue de code, et plus encore.

Le SDK JavaScript Azure AI Agents est un cadre client et un référentiel de code d'exemples permettant aux développeurs de créer, personnaliser et orchestrer des agents IA à l'aide d'Azure OpenAI et d'autres services cognitifs. Il offre un support pour le chat multi-tours, la génération augmentée par récupération, l'appel de fonctions et l'intégration avec des outils et API externes. Les développeurs peuvent gérer les flux de travail des agents, gérer la mémoire et étendre les capacités via des plugins. Les modèles d'exemples incluent des bots de FAQ de base de connaissances, des exécuteurs de tâches autonomes et des assistants conversationnels, facilitant la prototypage et le déploiement de solutions intelligentes.

Castorice-LLM-Service fournit une interface HTTP standardisée pour interagir immédiatement avec divers fournisseurs de grands modèles linguistiques. Les développeurs peuvent configurer plusieurs backends, y compris des API cloud et des modèles auto-hébergés, via des variables d’environnement ou des fichiers de configuration. Il supporte la génération augmentée par récupération via une intégration transparente des bases de données vectorielles, permettant des réponses contextualisées. Des fonctionnalités telles que le batch de requêtes optimisent le débit et le coût, tandis que les points de terminaison en streaming fournissent des réponses token par token. La mise en cache intégrée, le RBAC et les métriques compatibles Prometheus permettent un déploiement sécurisé, évolutif et observable en interne ou dans le cloud.

L'API Junjo Python est un SDK qui permet aux développeurs d'intégrer des agents IA dans des applications Python. Il fournit une interface unifiée pour définir des agents, se connecter à des LLM, orchestrer des outils tels que la recherche Web, des bases de données ou des fonctions personnalisées, et maintenir la mémoire conversationnelle. Les développeurs peuvent construire des chaînes de tâches avec une logique conditionnelle, diffuser des réponses en temps réel aux clients et gérer gracieusement les erreurs. L'API supporte les extensions par plugins, le traitement multilingue et la récupération de données en temps réel, permettant des cas d'usage allant du support client automatisé aux bots d'analyse de données. Grâce à une documentation complète, des exemples de code et une conception à la python, l'API Junjo Python réduit le temps de mise sur le marché et la surcharge opérationnelle associée au déploiement de solutions basées sur des agents intelligents.

Lila fournit un cadre complet d'agents IA adapté au raisonnement multi-étapes et à l'exécution autonome de tâches. Les développeurs peuvent définir des outils personnalisés (API, bases de données, webhooks) et configurer Lila pour les appeler dynamiquement pendant l'exécution. Il offre des modules de mémoire pour stocker l'historique des conversations et les faits, une composante de planification pour séquencer les sous-tâches, et une incitation à la réflexion en chaîne pour des chemins de décision transparents. Son système de plugins permet une extension transparente avec de nouvelles capacités, tandis que la surveillance intégrée suit les actions et sorties de l'agent. La conception modulaire de Lila facilite l'intégration dans des projets Python existants ou le déploiement en tant que service hébergé pour des workflows d'agents en temps réel.

Ce projet de démarrage fournit une application FastAPI prête à l'emploi, préconfigurée pour le développement d'agents IA. Il utilise Pydantic pour la validation des requêtes/réponses, une configuration basée sur l'environnement pour les clés API OpenAI, et une scaffolding modulaire des points de terminaison. Les fonctionnalités intégrées incluent la documentation Swagger UI, la gestion CORS et le journalisation structurée, permettant aux équipes de prototyper et déployer rapidement des points de terminaison IA sans surcharge de boilerplate. Les développeurs définissent simplement des modèles Pydantic et des fonctions d'agent pour obtenir un serveur API prêt pour la production.

Memonto fonctionne comme une bibliothèque intermédiaire pour les agents IA, orchestrant tout le cycle de vie de la mémoire. Lors de chaque tour de conversation, il enregistre les messages utilisateur et IA, distille les détails importants et crée des résumés concis. Ces résumés sont convertis en embeddings et stockés dans des bases de données vectorielles ou des systèmes de fichiers. Lors de la création de nouveaux prompts, Memonto effectue des recherches sémantiques pour récupérer les souvenirs historiques les plus pertinents, permettant aux agents de maintenir le contexte, de se souvenir des préférences de l'utilisateur et de fournir des réponses personnalisées. Il supporte plusieurs backends de stockage (SQLite, FAISS, Redis) et offre des pipelines configurables pour l'intégration de l'embedding, du résumé et de la récupération. Les développeurs peuvent intégrer Memonto de manière transparente dans des frameworks d'agents existants, renforçant ainsi la cohérence et l'engagement à long terme.

OpenAI Agents Chatbot permet aux développeurs d’intégrer et de gérer plusieurs agents IA spécialisés (par ex., outils, récupération de connaissances, modules de mémoire) dans une seule application conversationnelle. Il propose une orchestration étape par étape, une mémoire basée sur la session, des points de terminaison d'outils configurables et des interactions fluides avec l’API OpenAI. Les utilisateurs peuvent personnaliser le comportement de chaque agent, déployer localement ou dans des environnements cloud, et étendre le cadre avec des modules additionnels. Cela accélère le développement de chatbots avancés, d’assistants virtuels, et de systèmes d’automatisation des tâches.

Cloudflare Agents est conçu pour aider les développeurs à construire, déployer et gérer des agents IA autonomes à la périphérie du réseau à l'aide de Cloudflare Workers. En utilisant un SDK unifié, vous pouvez définir des comportements d'agents, des actions personnalisées et des flux de conversation en JavaScript ou TypeScript. Le cadre s'intègre parfaitement avec des fournisseurs LLM majeurs comme OpenAI et Anthropic, et propose un support intégré pour les requêtes HTTP, les variables d'environnement et les réponses en streaming. Une fois configurés, les agents peuvent être déployés mondialement en quelques secondes, offrant une interaction à très faible latence aux utilisateurs finaux. Cloudflare Agents inclut également des outils pour le développement local, les tests et le débogage, garantissant une expérience de développement fluide.

AgentChat est une plateforme open-source de gestion d'agents IA qui exploite les modèles GPT d'OpenAI pour exécuter des agents conversationnels polyvalents. Elle fournit une interface React pour des sessions de chat interactives, un backend Node.js pour le routage API et un système de plugins pour étendre les capacités des agents. Les agents peuvent être configurés avec des prompts basés sur des rôles, une mémoire persistante et des workflows prédéfinis pour automatiser des tâches telles que la synthèse, la planification, l'extraction de données et les notifications. Les utilisateurs peuvent créer plusieurs instances d'agents, leur attribuer des noms personnalisés et basculer entre eux en temps réel. Le système supporte une gestion sécurisée des clés API, et les développeurs peuvent créer ou intégrer de nouveaux connecteurs de données, bases de connaissances et services tiers pour enrichir les interactions des agents.

Advanced_RAG offre un pipeline modulaire pour les tâches de génération augmentée par récupération, comprenant des chargeurs de documents, des constructeurs d'index vectoriels et des gestionnaires de chaînes. Les utilisateurs peuvent configurer différentes bases de données vectorielles (FAISS, Pinecone), personnaliser les stratégies de récupération (recherche par similarité, recherche hybride), et intégrer n'importe quel LLM pour générer des réponses contextuelles. Il prend également en charge des métriques d’évaluation et la journalisation pour le tuning des performances, et est conçu pour la scalabilité et la extensibilité en environnement de production.

Agent Control Plane offre un plan de contrôle centralisé pour concevoir, orchestrer et exploiter à grande échelle des agents IA autonomes. Les développeurs peuvent configurer le comportement des agents via des définitions déclaratives, intégrer des services et API externes en tant qu’outils, et chaîner des workflows en plusieurs étapes. Il supporte le déploiement en conteneur avec Docker ou Kubernetes, la surveillance en temps réel, la journalisation et les métriques via un tableau de bord web. Le framework inclut une CLI et une API RESTful pour l’automatisation, permettant une itération transparente, un versionnage et une restauration des configurations d’agents. Avec une architecture modulaire de plugins et une évolutivité intégrée, Agent Control Plane accélère le cycle de vie de bout en bout des agents IA, du test local aux environnements de production de niveau entreprise.

AgentGateway fournit un environnement axé sur le développement pour la création d'applications IA multi-agents. Elle supporte l'orchestration distribuée d'agents, l'intégration de plugins et le contrôle d'accès sécurisé. Avec des connecteurs intégrés pour les bases de données vectorielles, les API REST/gRPC et des services courants comme Slack et Notion, les agents peuvent interroger des documents, exécuter une logique métier et générer des réponses de manière autonome. La plateforme inclut la surveillance, la journalisation et le contrôle d'accès basé sur les rôles, facilitant le déploiement de solutions IA évolutives et auditable dans les entreprises.

Le module Terraform AI Agent fournit une configuration Terraform réutilisable qui automatise le provisioning complet d'un backend d'agent IA. Il crée un VPC AWS, des rôles IAM avec des politiques de moindre privilège, des fonctions Lambda reliées aux API OpenAI ou personnalisées, des interfaces REST API Gateway, et des Step Functions optionnels pour l'orchestration de workflows. Les utilisateurs peuvent personnaliser les variables d'environnement, les paramètres de mise à l'échelle, la journalisation et la surveillance. Le module abstrait la complexité de la configuration cloud en entrées simples, permettant un déploiement rapide, cohérent et sécurisé d'agents conversationnels IA, d'automatisations de tâches ou de bots de traitement de données en quelques minutes.

AimeBox offre un environnement complet auto-hébergé pour la construction et l'exécution d'agents IA. Il s'intègre aux principaux fournisseurs de LLM, stocke l'état du dialogue et les embeddings dans une base de données vectorielle, et prend en charge l'appel d'outils et de fonctions personnalisés. Les utilisateurs peuvent configurer des stratégies de mémoire, définir des workflows et étendre les capacités via des plugins. La plateforme propose un tableau de bord basé sur le web, des points d'API et des contrôles CLI, ce qui facilite le développement de chatbots, d'assistants de connaissances et de travailleurs numériques spécifiques au domaine sans dépendre de services tiers.

Ardor est une plateforme avancée pour automatiser le cycle de vie du développement logiciel (SDLC). Elle permet aux utilisateurs de créer, déployer et faire évoluer rapidement des applications d'agents IA dans le cloud. Grâce à un processus rationalisé, Ardor simplifie les tâches de développement complexes, réduisant ainsi le temps de mise sur le marché et les coûts. Les utilisateurs décrivent leurs idées dans un langage naturel, et les capacités d'IA d'Ardor gèrent le développement, le déploiement et les processus d'optimisation. La plateforme est conçue pour gérer tout, de la conception architecturale à l'évolutivité, en faisant d'elle une solution globale pour le développement logiciel moderne.

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.

Swarms World propose une interface unifiée pour concevoir des systèmes multi-agents, permettant aux utilisateurs de définir des rôles, des protocoles de communication et des flux de travail visuellement ou via du code. Les agents peuvent collaborer, déléguer des sous-tâches et agréger les résultats en temps réel. La plateforme supporte les déploiements sur site, cloud et Edge, avec une journalisation intégrée, des métriques de performance et une mise à l'échelle automatique. Un marché décentralisé permet aux utilisateurs de découvrir, partager et monétiser des modules d'agents. Avec le support des LLMs, API et modèles personnalisés, Swarms World accélère le développement d'automatisations IA robustes et d'entreprise à grande échelle.