Rigging est un cadre axé sur le développement qui facilite la création et l'orchestration d'agents IA. Il fournit l'enregistrement d'outils et de fonctions, la gestion du contexte et de la mémoire, le chaînage de flux de travail, des événements de rappel et la journalisation. Les développeurs peuvent intégrer plusieurs fournisseurs LLM, définir des plugins personnalisés et assembler des pipelines à plusieurs étapes. Le SDK TypeScript sécurisé de Rigging garantit modularité et réutilisabilité, accélérant le développement d'agents IA pour les chatbots, le traitement des données et la génération de contenu.

En substance, SpongeCake est une couche d'abstraction de haut niveau sur Langchain conçue pour accélérer le développement d'agents IA. Elle offre un support intégré pour enregistrer des outils — comme la recherche web, les connecteurs de bases de données ou les APIs personnalisées — gérer des modèles de prompts et persister la mémoire de conversation. Avec des configurations basées sur le code ou YAML, les équipes peuvent définir de manière déclarative le comportement des agents, chaîner des flux de travail multi-étapes et permettre une sélection dynamique des outils. La CLI incluse facilite les tests locaux, le débogage et le déploiement, faisant de SpongeCake un choix idéal pour construire des chatbots, des automatisateurs de tâches et des assistants spécifiques au domaine, le tout sans répétition de boilerplate.

SquadflowAI Studio permet aux utilisateurs de composer visuellement des agents AI en définissant des rôles, des tâches et des communications entre agents. Les agents peuvent être enchaînés pour gérer des processus complexes à plusieurs étapes—interroger des bases de données ou des API, effectuer des actions et transmettre du contexte entre eux. La plateforme prend en charge les extensions via plugins, le débogage en temps réel et les logs étape par étape. Les développeurs configurent les invites, gèrent l'état de la mémoire et définissent la logique conditionnelle sans code boilerplate. Les modèles d'OpenAI, Anthropic et locaux sont supportés. Les équipes peuvent déployer des workflows via des endpoints REST ou WebSocket, surveiller les métriques de performance et ajuster les comportements des agents via un tableau de bord centralisé.

ToolAgents est un cadre modulaire open-source pour agents IA qui intègre de grands modèles de langage avec des outils externes pour automatiser des workflows complexes. Les développeurs enregistrent des outils via un registre centralisé, en définissant des points de terminaison pour des tâches telles que les appels API, les requêtes de base de données, l'exécution de code et l'analyse de documents. Les agents peuvent planifier des opérations en plusieurs étapes, invoquant ou enchaînant dynamiquement des outils en fonction des sorties de LLM. Le cadre prend en charge l'exécution séquentielle et parallèle des tâches, la gestion des erreurs et des plug-ins extensibles pour des intégrations d'outils personnalisés. Avec des API basées sur Python, ToolAgents simplifie la création, le test et le déploiement d'agents intelligents qui récupèrent des données, génèrent du contenu, exécutent des scripts et traitent des documents, permettant un prototypage rapide et une automatisation évolutive dans l'analyse, la recherche et les opérations commerciales.

TypeAI Core offre un cadre complet pour créer des agents pilotés par IA qui exploitent de grands modèles linguistiques. Il inclut des utilitaires de modèles de prompts, une mémoire conversationnelle avec stockage vectoriel, une intégration transparente d'outils externes (API, bases de données, runners de code) et un support pour des agents imbriqués ou collaboratifs. Les développeurs peuvent définir des fonctions personnalisées, gérer l'état des sessions et orchestrer des flux de travail via une API TypeScript intuitive. En abstraisant les interactions complexes avec les LLM, TypeAI Core accélère le développement d'une IA conversationnelle contextuelle et multi-tours avec un minimum de boilerplate.

Le SDK A2A est une boîte à outils pour les développeurs afin de construire, chaîner et gérer des agents IA en Python. Il fournit des API pour définir le comportement des agents via des invites ou du code, connecter les agents dans des pipelines ou workflows, et permettre la transmission de messages asynchrones. Les intégrations avec OpenAI, Llama, Redis et les services REST permettent aux agents de récupérer des données, d'appeler des fonctions et de stocker des états. Une interface utilisateur intégrée permet de surveiller l'activité des agents, tandis que la conception modulaire garantit la possibilité d'étendre ou de remplacer des composants pour répondre à des cas d'utilisation personnalisés.

AgentUniverse fournit un SDK Python unifié pour concevoir, orchestrer et exécuter des agents IA autonomes. Les développeurs peuvent définir le comportement des agents, intégrer des outils ou API externes, gérer la mémoire de conversation et séquencer des tâches multi-étapes. Supportant LangChain, des plugins d'outils personnalisés, et des environnements d'exécution configurables, il accélère le développement et le déploiement des agents. La surveillance et la journalisation intégrées offrent des insights en temps réel, tandis que son architecture modulaire permet une extension facile avec de nouvelles capacités ou modèles IA.

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.

autogen_multiagent offre une manière structurée d'instancier, configurer et coordonner plusieurs agents IA en Python. Il propose la création dynamique d'agents, des canaux de messagerie entre agents, la planification de tâches, des boucles d'exécution et des utilitaires de surveillance. En s'intégrant parfaitement avec l'API OpenAI, il permet d'assigner des rôles spécialisés—comme planificateur, exécutant, résumé—à chaque agent et d'orchestrer leurs interactions. Ce framework est idéal pour des scénarios nécessitant des workflows IA modulaires et évolutifs, tels que l'analyse automatisée de documents, l'orchestration du support client, et la génération de code multi-étapes.

Hashiru AgentX est un orchestrateur de flux de travail IA unifié hébergé sur Hugging Face Spaces. Il permet aux utilisateurs d'entrer des instructions en langage naturel et de choisir parmi des agents préconstruits pour l'exécution de code, la recherche web et l'analyse de documents. En coulisse, il compose dynamiquement des chaînes d'outils, exécute des extraits Python dans un sandbox sécurisé, interroge des ressources en ligne et extrait des insights à partir de fichiers téléchargés. Les résultats sont renvoyés au format conversationnel, permettant un affinement itératif et un téléchargement facile des résultats.

Microsoft AutoGen a été conçu pour faciliter le développement complet d'agents IA autonomes en fournissant des composants modulaires pour la gestion de la mémoire, la planification des tâches, l'intégration d'outils et la communication. Les développeurs peuvent définir des outils personnalisés avec des schémas structurés et se connecter à des fournisseurs LLM majeurs comme OpenAI et Azure OpenAI. Le framework supporte l'orchestration d'un ou plusieurs agents, permettant des workflows collaboratifs où les agents coordonnent l'exécution de tâches complexes. Son architecture plug-and-play permet une extension facile avec de nouveaux magasins de mémoire, stratégies de planification et protocoles de communication. En abstraisant les détails d'intégration de bas niveau, AutoGen accélère la création de prototypes et le déploiement d'applications pilotées par IA dans des domaines tels que le support client, l'analyse de données et l'automatisation des processus.

L'API LangGraphJS fournit une interface programmatique pour concevoir des flux de travail d'agents IA en utilisant des graphes dirigés. Chaque nœud du graphique représente un appel LLM, une logique de décision ou une transformation de données. Les développeurs peuvent enchaîner des nœuds, gérer la logique de branchement et gérer l'exécution asynchrone de manière transparente. Avec des définitions TypeScript et des intégrations intégrées pour des fournisseurs LLM populaires, cela facilite le développement d'agents conversationnels, de pipelines d'extraction de données et de processus complexes multi-étapes sans code boilerplate.

MAGI (Modular AI Generative Intelligence) est un cadre open-source conçu pour simplifier la création et la gestion d'agents IA. Il offre une architecture de plugins pour l'intégration d'outils personnalisés, des modules de mémoire persistante, la planification par chaînes de pensée, et l'orchestration en temps réel de flux de travail en plusieurs étapes. Les développeurs peuvent enregistrer des APIs externes ou des scripts locaux en tant qu'outils d'agent, configurer des backends de mémoire, et définir des politiques de tâches. La conception extensible de MAGI supporte à la fois les tâches synchrones et asynchrones, ce qui le rend idéal pour les chatbots, les pipelines d'automatisation, et les prototypes de recherche.

MindForge est un cadre d’orchestration robuste conçu pour construire et déployer des agents pilotés par IA avec un minimum de code boilerplate. Il offre une architecture modulaire comprenant un planificateur de tâches, un moteur de raisonnement, un gestionnaire de mémoire et une couche d’exécution d’outils. En exploitant les LLM, les agents peuvent analyser l'entrée utilisateur, élaborer des plans et invoquer des outils externes — comme des APIs de scraping web, des bases de données ou des scripts personnalisés — pour accomplir des tâches complexes. Les composants de mémoire stockent le contexte conversationnel, permettant des interactions multi-tours, tandis que le moteur de décision sélectionne dynamiquement des actions selon des politiques définies. Avec le support de plugins et des pipelines personnalisables, les développeurs peuvent étendre la fonctionnalité pour inclure des outils spécifiques, des intégrations tierces et des bases de connaissances spécifiques au domaine. MindForge simplifie le développement d’agents IA, favorisant le prototypage rapide et le déploiement scalable en production.

OmniMind0 est un cadre d’IA basé sur des agents complet, écrit en Python, permettant la création et l’orchestration de plusieurs agents autonomes. Chaque agent peut être configuré pour gérer des tâches spécifiques — comme la récupération de données, la synthèse ou la prise de décision — tout en partageant l’état via des backends de mémoire modulables comme Redis ou des fichiers JSON. L’architecture de plugins intégrée vous permet d’étendre la fonctionnalité avec des APIs externes ou des commandes personnalisées. Il prend en charge les modèles OpenAI, Azure et Hugging Face, et offre des déploiements via CLI, serveur API REST ou Docker pour une intégration flexible dans vos flux de travail.

Playbooks AI est un framework pour développeurs permettant de construire des agents IA via un DSL déclaratif de playbooks. Il permet l'intégration avec divers LLM, outils personnalisés et magasins de mémoire. Avec une CLI et une interface web, les utilisateurs peuvent définir le comportement de l'agent, orchestrer des workflows multi-étapes et surveiller l'exécution. Les fonctionnalités incluent le routage d'outils, la mémoire à état, le contrôle de version, l'analytique et la collaboration multi-agent, rendant la création de prototypes et le déploiement d'assistants IA prêts pour la production plus faciles.

TreeInstruct fournit un cadre pour construire des pipelines de prompts hiérarchiques basés sur des arbres de décision pour de grands modèles linguistiques. Les utilisateurs peuvent définir des nœuds représentant des prompts ou des appels de fonction, établir des branches conditionnelles en fonction des sorties du modèle, et exécuter l'arbre pour guider des workflows complexes. Il prend en charge l'intégration avec OpenAI et d'autres fournisseurs de LLM, offrant la journalisation, la gestion des erreurs et des paramètres de nœuds personnalisables pour assurer transparence et flexibilité dans les interactions à plusieurs tours.