Goated Agents simplifie la création de systèmes autonomes sophistiqués pilotés par l'IA en Go. En intégrant le traitement en chaîne directement dans le runtime du langage, les développeurs peuvent mettre en œuvre un raisonnement multi-étapes avec des journaux intermédiaires transparents. La bibliothèque offre une API de définition d'outils, permettant aux agents d'appeler des services externes, des bases de données ou des modules de code personnalisés. La gestion de mémoire permet de maintenir un contexte persistant lors des interactions. L'architecture de plugins facilite l'extension des capacités principales telles que les wrappers d'outils, la journalisation et la surveillance. Goated Agents exploite la performance et la typage statique de Go pour fournir une exécution efficace et fiable des agents. Que ce soit pour créer des chatbots, des pipelines d'automatisation ou des prototypes de recherche, Goated Agents fournit les éléments de base pour orchestrer des flux de raisonnement complexes et intégrer intelligemment l'IA dans des applications Go.

AgentIn est un framework IA basé sur Python conçu pour accélérer le développement d'agents conversationnels et orientés tâche. Il offre des modules de mémoire intégrés pour persister le contexte, une intégration dynamique d'outils pour appeler des API externes ou des fonctions locales, et un système flexible de templates de prompts pour des interactions personnalisées. L'orchestration multi-agents permet des workflows en parallèle, tandis que la journalisation et le cache améliorent la fiabilité et la traçabilité. Facilement configurable via YAML ou code Python, AgentIn supporte les principaux fournisseurs LLM et peut être étendu avec des plugins personnalisés pour des capacités spécifiques au domaine.

bedrock-agent est un cadre d'IA polyvalent qui s'intègre à la suite de grands modèles de langage d'AWS Bedrock pour orchestrer des flux de travail complexes et axés sur des tâches. Il propose une architecture de plugins pour enregistrer des outils personnalisés, des modules de mémoire pour la persistance du contexte et un mécanisme de raisonnement en chaîne pour une réflexion améliorée. Grâce à une API Python simple et une interface en ligne de commande, il permet aux développeurs de définir des agents pouvant appeler des services externes, traiter des documents, générer du code ou interagir avec les utilisateurs via chat. Les agents peuvent être configurés pour sélectionner automatiquement les outils pertinents en fonction des prompts utilisateur et maintenir un état de conversation entre les sessions. Ce cadre est open-source, extensible et optimisé pour un prototypage rapide et le déploiement d'assistants IA sur des environnements locaux ou AWS cloud.