En tant qu'implémentation robuste en Go du populaire framework LlamaIndex, Llama-Index-Go offre des capacités de bout en bout pour la construction et la requête d'index basés sur des vecteurs à partir de données textuelles. Les utilisateurs peuvent charger des documents via des chargeurs intégrés ou personnalisés, générer des embeddings en utilisant OpenAI ou d'autres fournisseurs, et stocker les vecteurs en mémoire ou dans des bases de données vectorielles externes. La bibliothèque expose une API QueryEngine qui supporte la recherche par mots-clés et sémantique, des filtres booléens, et la génération augmentée par récupération avec des LLM. Les développeurs peuvent étendre les parseurs pour Markdown, JSON ou HTML, et intégrer des modèles d'encodage alternatifs. Conçue avec des composants modulaires et des interfaces claires, elle offre haute performance, débogage facile, et une intégration flexible dans des microservices, outils CLI ou applications web, permettant un prototypage rapide de solutions de recherche et de chat alimentées par l’IA.

micro-agent fournit une abstraite minimaliste mais puissante pour créer des agents IA autonomes. Écrite en TypeScript, elle fonctionne parfaitement à la fois dans le navigateur et dans Node.js, permettant de définir des agents avec des modèles de prompt personnalisés, une logique de décision et une intégration d'outils extensible. Les agents peuvent exploiter le raisonnement par chaîne de pensée, interagir avec des API externes et maintenir une mémoire conversationnelle ou spécifique à une tâche. La bibliothèque inclut des utilitaires pour la gestion des réponses API, la gestion des erreurs et la persistance des sessions. Avec micro-agent, les développeurs peuvent prototyper et déployer des agents pour une gamme de tâches — automatisation de workflows, construction d'interfaces conversationnelles ou orchestration de pipelines de traitement de données — sans la surcharge de frameworks plus importants. Son design modulaire et son API claire permettent une extension facile et une intégration dans des applications existantes.

Java Action Interpolate est une bibliothèque Java spécialisée conçue pour s'intégrer au framework multi-agent LightJason. Elle fournit une gamme d'algorithmes d'interpolation, y compris linéaire, polynomial et spline, permettant aux agents de passer fluidement entre états et actions. Le module offre des paramètres d'interpolation configurables, s'intègre dans le cycle de vie des actions de LightJason, et supporte des types de données personnalisés. En incorporant Java Action Interpolate, les développeurs peuvent éliminer les sauts de comportement brutaux, améliorer la fidélité de la simulation, et simplifier la mise en œuvre de mouvements agents fluides et de comportements décisifs dans des environnements distribués ou simulés.