L'agent Wumpus LLM est conçu pour simplifier le développement d'agents IA Socratic avancés en fournissant des utilitaires d'orchestration préfabriqués, des modèles de sollicitation structurés et une intégration d'outils transparente. Les utilisateurs définissent des personas d'agents, des ensembles d'outils, et des flux de conversation, puis exploitent la gestion intégrée de la chaîne de pensée pour une raisonnement transparent. Le framework gère les changements de contexte, la récupération d'erreurs, et la gestion de mémoire, permettant des processus décisionnels en plusieurs étapes. Il comprend une interface plugin pour API, bases de données, et fonctions personnalisées, permettant aux agents de naviguer sur le web, de consulter des bases de connaissances, ou d'exécuter du code. Avec une journalisation complète et un débogage, les développeurs peuvent tracer chaque étape de raisonnement, ajuster le comportement de l'agent, et déployer sur toute plateforme supportant Python 3.7+.

X AI Agent est un framework orienté développeur qui simplifie la création d'agents d'IA personnalisés utilisant de grands modèles de langage. Il supporte nativement l'appel de fonctions, la gestion de mémoire, l'intégration d'outils/plugins, le raisonnement en chaîne et l'orchestration de tâches multi-étapes. Les utilisateurs peuvent définir des actions personnalisées, connecter des API externes et maintenir le contexte de conversation entre les sessions. La conception modulaire du framework assure une extensibilité et une intégration transparente avec des fournisseurs LLM populaires, permettant des workflows robustes d'automatisation et de prise de décision.

AgentServe fournit une interface unifiée pour créer et déployer des agents d'IA. Les utilisateurs définissent le comportement des agents dans des fichiers de configuration ou du code, intègrent des outils ou sources de connaissances externes, et exposent les agents via des points de terminaison REST. Le cadre gère le routage des modèles, les requêtes parallèles, le contrôle de la santé, la journalisation et les métriques. La conception modulaire d'AgentServe permet d'ajouter de nouveaux modèles, outils ou politiques de planification, idéal pour créer des chatbots, workflows automatisés et systèmes multi-agent à grande échelle.

Agent Forge fournit une architecture modulaire pour définir, exécuter et coordonner des agents IA. Il offre des API intégrées pour l'orchestration des tâches, des modules de mémoire pour la conservation du contexte à long terme et un système de plugins pour intégrer des services externes (par exemple, LLMs, bases de données, API tiers). Les développeurs peuvent rapidement prototyper, tester et déployer des agents en production, en combinant des flux de travail complexes sans gérer une infrastructure de bas niveau.

AgentForge fournit un environnement structuré pour définir, combiner et orchestrer des compétences IA individuelles en agents autonomes cohésifs. Il supporte la mémoire de conversation pour la rétention de contexte, l'intégration de plugins pour services externes, la communication multi-agent, la planification des tâches et la gestion des erreurs. Les développeurs peuvent configurer des gestionnaires de compétences personnalisés, utiliser des modules intégrés pour la compréhension du langage naturel et s'intégrer avec des LLM populaires comme la série GPT d'OpenAI. La conception modulaire d'AgentForge accélère les cycles de développement, facilite les tests et simplifie le déploiement de chatbots, d'assistants virtuels, d'agents d'analyse de données et de robots d'automatisation spécifiques à un domaine.

Agentic-AI est un cadre Python open-source qui simplifie la construction d’agents autonomes exploitant de grands modèles linguistiques tels que OpenAI GPT. Il fournit des modules principaux pour la planification des tâches, la persistance de mémoire et l’intégration d’outils, permettant aux agents de décomposer des objectifs de haut niveau en étapes exécutables. Le cadre prend en charge des outils personnalisés basés sur des plugins — API, scraping web, requêtes de base de données — permettant aux agents d’interagir avec des systèmes externes. Il dispose d’un moteur de raisonnement en chaîne de pensée coordonnant la planification et les boucles d’exécution, des rappels de mémoire contextuels et une prise de décision dynamique. Les développeurs peuvent facilement configurer le comportement des agents, surveiller les journaux d’actions et étendre la fonctionnalité pour réaliser une automatisation IA évolutive et adaptable pour diverses applications.

Agentic Workflow est un cadre déclaratif permettant aux développeurs de définir des flux de travail d'IA complexes en chaînant plusieurs agents basés sur LLM, chacun avec des rôles, prompts et logique d'exécution personnalisables. Il offre un support intégré pour l'orchestration des tâches, la gestion de l'état, la gestion des erreurs et les intégrations de plugins, permettant une interaction fluide entre agents et outils externes. La bibliothèque utilise Python et des configurations basées sur YAML pour abstraire la définition des agents, supporte l'exécution asynchrone et offre une extensibilité via des connecteurs et plugins personnalisés. En tant que projet open-source, il inclut des exemples détaillés, des modèles et de la documentation pour aider les équipes à accélérer le développement et à maintenir des écosystèmes complexes d'agents IA.

AgentPilot propose une solution monorepo complète pour construire, gérer et déployer des agents IA autonomes. Au cœur, il dispose d'un système de plugins extensible pour intégrer des outils personnalisés et des LLM, d'une couche de gestion de mémoire pour préserver le contexte entre les interactions, et d'un module de planification qui séquence les tâches des agents. Les utilisateurs peuvent interagir via une interface en ligne de commande ou un tableau de bord web pour configurer les agents, surveiller l'exécution et examiner les journaux. En abstraisant la complexité de l'orchestration des agents, de la gestion de mémoire et des intégrations API, AgentPilot permet un prototypage rapide et un déploiement prêt pour la production de workflows multi-agents dans des domaines tels que l'automatisation du support client, la génération de contenu, le traitement de données, et plus encore.

RedNote est un agent IA open-source construit avec Python et LangChain, permettant aux utilisateurs d'entrer du texte brut ou des fichiers de documents pour un traitement automatisé. Il exploite de grands modèles de langage pour générer des résumés concis, extraire des actions, identifier des insights clés, et catégoriser l'information. L'agent conserve le contexte sur plusieurs sessions à l'aide d'une mémoire intégrée, favorisant une construction cumulative de connaissances. Les utilisateurs peuvent poser des questions complémentaires pour affiner ou étendre les résumés, et le système peut exporter les résultats sous forme de fichiers markdown structurés. Son architecture modulaire et son système de plugins permettent l’intégration avec des services externes comme Notion ou Obsidian. Cette solution tout-en-un améliore la prise de notes, la synthèse de recherche et la gestion des connaissances pour particuliers et équipes.

Au cœur, AI Orchestra propose un moteur d'orchestration modulaire qui permet aux développeurs de définir des nœuds représentant des agents IA, des outils et des modules personnalisés. Chaque nœud peut être configuré avec des LLM spécifiques (par exemple, OpenAI, Hugging Face), des paramètres et un mappage d'entrée/sortie, permettant une délégation dynamique des tâches. Le framework supporte des pipelines modulaires, le contrôle de la concurrence et la logique de branchement, permettant des flux complexes qui s'adaptent en fonction des résultats intermédiaires. La télémétrie et la journalisation intégrées capturent les détails de l'exécution, tandis que les hooks de rappel gèrent les erreurs et les tentatives répétées. AI Orchestra inclut également un système de plugins pour intégrer des API externes ou des fonctionnalités personnalisées. Avec des définitions de pipelines basées sur YAML ou Python, les utilisateurs peuvent prototyper et déployer rapidement des systèmes multi-agents robustes, allant des assistants basés sur le chat aux flux automatisés d'analyse de données.

AiChat offre une boîte à outils polyvalente pour créer des agents de chat intelligents en fournissant une gestion des prompts basée sur le rôle, la gestion de la mémoire et des capacités de réponse en streaming. Les utilisateurs peuvent définir plusieurs rôles conversationnels, tels que système, assistant et utilisateur, pour façonner le contexte du dialogue et le comportement. Le cadre supporte l'intégration de plugins pour des API externes, la récupération de données ou la logique personnalisée, permettant une extension fluide des fonctionnalités. La conception modulaire d'AiChat permet de changer facilement les modèles linguistiques et de configurer des boucles de rétroaction pour affiner les réponses. Les fonctionnalités de mémoire intégrée assurent la persistance du contexte entre les sessions, tandis que le support API en streaming offre une faible latence dans les interactions. Les développeurs bénéficient d'une documentation claire et de projets d'exemples pour accélérer le déploiement de chatbots sur des environnements web, desktop ou serveur.

Aibot est un framework d'agents IA extensible en Python qui fournit une interface en ligne de commande pour configurer et faire fonctionner des chatbots personnalisés. Il prend en charge les API multi-modèles (par exemple, OpenAI, Anthropic), la gestion de l'historique de conversation, la mémoire persistante et l'intégration d'outils via plugins. Les développeurs peuvent définir des compétences, des flux de travail et des actions personnalisées, permettant l'automatisation des tâches, la récupération de connaissances et des réponses dynamiques. Avec des commandes intégrées pour l'initialisation, la configuration et l'exécution, Aibot facilite le développement et le déploiement d'agents conversationnels intelligents.

La plateforme Isaree est conçue pour rationaliser le développement et le déploiement d'agents IA. Elle offre, au cœur, une architecture unifiée pour créer des agents autonomes capables de conversation, de prise de décision et de collaboration. Les développeurs peuvent définir plusieurs agents avec des rôles personnalisés, exploiter la récupération de mémoire basée sur des vecteurs et intégrer des sources de données externes via des modules extensibles. La plateforme inclut un SDK Python et une API REST pour une interaction transparente, supporte le streaming en temps réel des réponses et offre une journalisation et des métriques intégrées. Sa configuration flexible permet une mise à l’échelle dans différents environnements avec Docker ou des services cloud. Que ce soit pour construire des chatbots avec contexte persistants, automatiser des workflows multi-étapes ou orchestrer des assistants de recherche, la plateforme Isaree offre extensibilité et fiabilité pour des solutions IA de niveau entreprise.

AutoGPT Node fournit une implémentation en JavaScript d'agents GPT autonomes, apportant les fonctionnalités d'Auto-GPT à l'écosystème Node.js. Avec ce framework, vous définissez des objectifs ou des buts, et l'agent planifie de manière autonome une séquence de tâches, exécute des commandes, interagit avec le système de fichiers, et utilise des plugins ou des API selon les besoins. Les principales capacités incluent le stockage de mémoire pour la conservation du contexte, l'invocation dynamique d'outils, l'auto-évaluation itérative, la gestion des erreurs et la journalisation configurable. Vous pouvez exécuter plusieurs agents, configurer des commandes personnalisées, gérer l'état de l'agent, et intégrer des outils tiers pour automatiser la génération de contenu, l'analyse de données, l'écriture de code, les scripts DevOps, et plus encore via une interface JavaScript simple.

Automata est un framework axé sur les développeurs permettant la création d'agents IA autonomes en JavaScript et TypeScript. Il offre une architecture modulaire comprenant des planificateurs pour la décomposition des tâches, des modules de mémoire pour la conservation du contexte et des intégrations d'outils pour les requêtes HTTP, les requêtes à base de données et les appels API personnalisés. Avec le support de l'exécution asynchrone, des extensions de plugins et des sorties structurées, Automata facilite le développement d'agents capables de raisonnement multi-étapes, d'interagir avec des systèmes externes et de mettre à jour leur base de connaissances de manière dynamique.

CereBro propose une architecture modulaire pour créer des agents IA capables de décomposer les tâches de manière autonome, de maintenir une mémoire persistante et d'utiliser des outils de manière dynamique. Il comprend un noyau Brain pour gérer pensées, actions et mémoire, supporte des plugins personnalisés pour des API externes et offre une interface CLI pour l'orchestration. Les utilisateurs peuvent définir des objectifs d'agent, configurer des stratégies de raisonnement et intégrer des fonctions telles que la recherche Web, la manipulation de fichiers ou des outils spécifiques au domaine pour exécuter les tâches de bout en bout sans intervention manuelle.

Swarms est un cadre axé sur le développement qui facilite la création, l'orchestration et l'exécution de flux de travail IA multi-agents. Vous définissez des agents avec des rôles spécifiques, configurez leur comportement via des invites LLM et les reliez à des outils ou API externes. Swarms gère la communication entre agents, la planification des tâches et la persistance de la mémoire. Son architecture plugin permet l'intégration transparente de modules personnalisés—tels que des récupérateurs, bases de données ou tableaux de bord de surveillance—tandis que ses connecteurs intégrés prennent en charge les principaux fournisseurs de LLM. Que vous ayez besoin d'une analyse de données coordonnée, d'une assistance client automatisée ou de pipelines de prise de décision complexes, Swarms offre les éléments de base pour déployer des écosystèmes d'agents autonomes et évolutifs.

ModelScope Agent offre un cadre modulaire basé sur Python pour orchestrer des agents IA autonomes. Il comprend une intégration de plugin pour des outils externes (API, bases de données, recherche), une mémoire de conversation pour la préservation du contexte et des chaînes d'agents personnalisables pour gérer des tâches complexes telles que la récupération de connaissances, le traitement de documents et le support à la décision. Les développeurs peuvent configurer les rôles, comportements et prompts des agents, ainsi que tirer parti de plusieurs backends LLM pour optimiser la performance et la fiabilité en production.

Clear Agent est un framework axé sur les développeurs conçu pour simplifier la création d'agents pilotés par l'IA. Il propose l'enregistrement d'outils, la gestion de la mémoire et des classes d'agents personnalisables qui traitent les instructions des utilisateurs, appellent des API ou des fonctions locales, et renvoient des réponses structurées. Les développeurs peuvent définir des flux de travail, étendre la fonctionnalité avec des plugins et déployer des agents sur plusieurs plateformes sans code boilerplate. Clear Agent met l'accent sur la clarté, la modularité et la facilité d'intégration pour des assistants IA prêts pour la production.

Council fournit un environnement structuré pour concevoir des agents d'IA en définissant des rôles, en chaînant des tâches et en intégrant des outils ou des API externes. Les utilisateurs peuvent configurer des magasins de mémoire, gérer l'état des agents et implémenter des pipelines de raisonnement personnalisés. L'architecture plugin de Council permet une intégration transparente avec des services NLP, des sources de données et des outils tiers, permettant de prototyper et déployer rapidement des systèmes multi-agents coordonnés pour effectuer des tâches complexes de manière fiable.