Astro Agents offre une architecture modulaire pour créer des agents IA en JavaScript et TypeScript. Les développeurs peuvent enregistrer des outils personnalisés pour la recherche de données, intégrer des magasins de mémoire pour préserver le contexte de la conversation et orchestrer des flux de travail en plusieurs étapes. Il supporte plusieurs fournisseurs LLM tels qu'OpenAI et Hugging Face, et peut être déployé en tant que sites statiques ou fonctions sans serveur. Avec une observabilité intégrée et des plugins extensibles, les équipes peuvent prototyper, tester et faire évoluer des assistants pilotés par l'IA sans coûts d'infrastructure importants.

EspressoAI fournit aux développeurs un environnement structuré pour concevoir, configurer et déployer des agents IA alimentés par de grands modèles linguistiques. Il supporte l'enregistrement et l'appel d'outils dans le flux de travail de l'agent, gère le contexte conversationnel via des modules mémoire intégrés, et permet de chaîner les prompts pour le raisonnement multi-étapes. Les développeurs peuvent intégrer des API externes, des plugins personnalisés et une logique conditionnelle pour adapter le comportement de l'agent. La conception modulaire du framework garantit son extensibilité, permettant aux équipes d’échanger des composants, d’ajouter de nouvelles capacités ou de s’adapter aux LLM propriétaires sans réécrire la logique de base.

GhostOS simule un système d'exploitation traditionnel dans votre navigateur, vous permettant d'ouvrir plusieurs fenêtres d'agents IA simultanément. Chaque fenêtre fonctionne comme un espace de travail indépendant, relié à ChatGPT ou des plugins personnalisés, supportant les bureaux virtuels et la gestion de fichiers par glisser-déposer. Les utilisateurs peuvent personnaliser leur environnement avec des thèmes, extensions et barres d'outils d'accès rapide. GhostOS facilite la commutation entre diverses tâches pilotées par l'IA, offre une persistance des sessions et fournit une plateforme centralisée pour la recherche, la programmation, l'écriture et l'amélioration de la productivité. Il dispose également de modules de mémoire intégrés pour des interactions contextuelles, d'une place de marché de plugins, de raccourcis clavier et d'une palette de commandes pour une exécution rapide, permettant l'exportation des sessions et l'intégration d'API tierces pour des workflows personnalisés.

llm-ReAct implémente l'architecture ReAct (Reasoning and Acting) pour les grands modèles de langage, permettant une intégration transparente du raisonnement par chaînes de pensées avec l'exécution d'outils externes et le stockage mémoire. Les développeurs peuvent configurer une boîte à outils d'outils personnalisés — tels que la recherche web, les requêtes en base de données, les opérations sur fichiers et les calculatrices — et instruire l'agent à planifier des tâches multi-étapes en invoquant les outils selon le besoin pour récupérer ou traiter des informations. Le module mémoire intégré conserve l'état de la conversation et les actions passées, favorisant un comportement d'agent plus sensible au contexte. Avec un code Python modulaire et une prise en charge des API OpenAI, llm-ReAct simplifie l'expérimentation et le déploiement d'agents intelligents capables de résoudre adaptativement des problèmes, d'automatiser des flux de travail et de fournir des réponses riches en contexte.

OmniSteward est une plateforme modulaire d'orchestration d'agents IA construite sur Python, connectée à OpenAI, à des LLM locaux et supportant des modèles personnalisés. Elle fournit des modules de mémoire pour stocker le contexte, des kits d'outils pour les appels API, la recherche web, l'exécution de code et les requêtes de base de données. Les utilisateurs définissent des modèles d'agents avec des invites, des flux de travail et des déclencheurs. Le framework orchestre plusieurs agents en parallèle, gère l'historique des conversations et automatise les tâches via des pipelines. Il comprend également de la journalisation, des tableaux de bord de surveillance, une architecture de plugins et une intégration avec des services tiers. OmniSteward simplifie la création d'assistants spécifiques à un domaine pour la recherche, les opérations, le marketing, etc., en offrant flexibilité, évolutivité et transparence open-source pour les entreprises et les développeurs.

AI Agents est un cadre Python complet conçu pour rationaliser le développement d'agents logiciels intelligents. Il offre des kits d'outils plug-and-play pour intégrer des services externes comme la recherche Web, la gestion des fichiers et les API personnalisées. Avec des modules de mémoire intégrés, les agents maintiennent le contexte lors des interactions, permettant un raisonnement multi-étapes avancé et des conversations persistantes. Le cadre prend en charge plusieurs fournisseurs de LLM, y compris OpenAI et des modèles open source, permettant aux développeurs de changer ou de combiner facilement des modèles. Les utilisateurs définissent des tâches, attribuent des outils et des politiques de mémoire, et le moteur principal orchestre la construction des prompts, l'invocation des outils et l'analyse des réponses pour un fonctionnement fluide des agents.

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.

JARVIS-1 offre une architecture modulaire combinant une interface en langage naturel, un module mémoire et un exécuteur de tâches basé sur des plugins. Bâti sur GPT-index, il sauvegarde les conversations, récupère le contexte et évolue avec les interactions de l’utilisateur. Les utilisateurs définissent des tâches via des prompts simples, tandis que JARVIS-1 orchestre la planification des travaux, l'exécution du code, la manipulation de fichiers et la navigation web. Son système de plugins permet des intégrations sur mesure pour les bases de données, e-mails, PDFs et services cloud. Déployable via Docker ou CLI sur Linux, macOS et Windows, JARVIS-1 garantit un fonctionnement hors ligne et un contrôle total des données, ce qui le rend idéal pour les développeurs, équipes DevOps et utilisateurs avancés recherchant une automatisation sécurisée et extensible.

JuggleChat offre une interface simplifiée pour la gestion des conversations IA en intégrant un serveur web Tornado avec le framework LangChain et des modèles OpenAI. Les utilisateurs peuvent lancer plusieurs fils de chat nommés, chacun conservant son historique via les modules de mémoire de LangChain. Il est facile de basculer entre les sessions, de revoir les interactions passées et de maintenir le contexte dans différents cas d'utilisation sans perte de données. Le système supporte la configuration de clés API OpenAI personnalisées et la sélection de modèles, permettant d'expérimenter avec gpt-3.5-turbo ou d'autres endpoints GPT. Conçu pour les développeurs et les chercheurs, JuggleChat nécessite peu de configuration — installer les dépendances, fournir votre clé API et lancer un serveur local. Idéal pour tester des prompts, prototyper des agents IA et comparer le comportement des modèles dans un environnement isolé et autonome.

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.

LangGraph-Swift fournit un DSL basé sur un graphe pour construire des workflows IA en enchaînant des nœuds représentant des actions telles que des requêtes LLM, des opérations de récupération, des appels d'outils et la gestion de la mémoire. Chaque nœud est typé et peut être connecté pour définir l'ordre d'exécution. Le framework supporte des adaptateurs pour des services LLM populaires comme OpenAI, Azure et Anthropic, ainsi que des intégrations d'outils personnalisés pour appeler des APIs ou des fonctions. Il inclut des modules de mémoire intégrés pour conserver le contexte sur plusieurs sessions, des outils de débogage et de visualisation, et une prise en charge multiplateforme pour iOS, macOS et Linux. Les développeurs peuvent étendre les nœuds avec une logique personnalisée, permettant un prototypage rapide de chatbots, de processeurs de documents et d'agents autonomes en Swift natif.

Versi0n est conçu pour permettre aux équipes et aux développeurs d'automatiser des flux de travail complexes en créant des agents intelligents capables de penser, d'apprendre et d'agir de manière autonome. Grâce à une interface intuitive, vous pouvez définir des tâches étape par étape, établir une logique de décision, et intégrer des services tiers comme CRM, bases de données et plateformes de messagerie. Les agents peuvent traiter le langage naturel, maintenir le contexte via des modules de mémoire, et déclencher des actions en fonction d'événements ou de schedulers. Avec des analyses intégrées et des journaux, vous obtenez des insights sur la performance des agents et pouvez optimiser leur comportement au fil du temps. Que vous souhaitiez automatiser des conversations de support client, effectuer des extractions de données ou générer du contenu marketing, l'architecture flexible de Versi0n s'adapte à divers cas d'utilisation et évolue avec votre organisation.