Flat AI est un cadre Python à dépendances minimales de MindsDB conçu pour intégrer rapidement des capacités IA dans des produits. Il supporte le chat, la récupération de documents, la QA, le résumé de texte, et plus via une interface cohérente. Les développeurs peuvent connecter OpenAI, Hugging Face, Anthropic et d'autres LLM ainsi que les magasins vectoriels populaires sans gérer l'infrastructure. Flat AI gère la templatisation des prompts, le traitement par lots, la mise en cache, la gestion des erreurs, la multi-location et la surveillance par défaut, permettant un déploiement évolutif et sécurisé de fonctionnalités IA dans des applications web, analytics et workflows d'automatisation.

Multiagent-Prediction-Reward est un cadre orienté recherche qui intègre des modèles de prédiction et des mécanismes de distribution des récompenses pour l'apprentissage par renforcement multi-agent. Il comprend des wrappers pour l'environnement, des modules neuronaux pour prévoir les actions des pairs, et une logique de routage des récompenses personnalisable, qui s'adapte aux performances des agents. Le dépôt fournit des fichiers de configuration, scripts d'exemples et tableaux de bord d’évaluation pour exécuter des expériences sur des tâches coopératives. Les utilisateurs peuvent étendre le code pour tester de nouvelles fonctions de récompense, intégrer de nouveaux environnements et benchmarker contre des algorithmes RL multi-agent établis.

Au cœur, RxAgent-Zoo est un cadre RL réactif qui traite les événements de données provenant des environnements, des buffers de retransmission et des boucles d'entraînement comme des flux observables. Les utilisateurs peuvent enchaîner des opérateurs pour prétraiter les observations, mettre à jour les réseaux et journaliser les métriques de manière asynchrone. La bibliothèque offre une prise en charge des environnements parallèles, des planificateurs configurables et une intégration avec les benchmarks Gym et Atari populaires. Une API plug-and-play permet de remplacer facilement les composants d'agents, facilitant la recherche reproductible, l'expérimentation rapide et les flux de travail d'entraînement évolutifs.

PromptMage est un cadre Python qui vise à rationaliser le développement d'applications complexes à étapes multiples en utilisant de grands modèles de langage (LLM). Il offre une variété de fonctionnalités, y compris un terrain de jeu pour les invites, un contrôle de version intégré et une API générée automatiquement. Idéal pour les petites équipes et les grandes entreprises, PromptMage améliore la productivité et facilite les tests et le développement efficaces des invites. Il peut être déployé localement ou sur un serveur, le rendant accessible et gérable pour divers utilisateurs.

Arcade est un framework orienté développeur qui simplifie la création d'agents IA en fournissant un SDK cohésif et une interface en ligne de commande. En utilisant une syntaxe JS/TS familière, vous pouvez définir des flux de travail intégrant des appels à de grands modèles linguistiques, des endpoints API externes et une logique personnalisée. Arcade gère la mémoire des conversations, le regroupement de contexte et la gestion des erreurs directement. Avec des fonctionnalités comme des modèles modulables, l'invocation d'outils et un environnement de test local, vous pouvez itérer rapidement. Que vous automatisiez le support client, génériez des rapports ou orchestriez des pipelines de données complexes, Arcade rationalise le processus et propose des outils de déploiement pour la production.

Agents with ADK est un cadre Python open-source conçu pour simplifier la création d'agents intelligents alimentés par de grands modèles de langage. Il comprend des modèles d'agents modulaires, une gestion mémoire intégrée, des interfaces d'exécution d'outils et des capacités de coordination multi-agent. Les développeurs peuvent rapidement intégrer des fonctions personnalisées ou des API externes, configurer des chaînes de planification et de raisonnement, et surveiller les interactions des agents. Le cadre prend en charge l'intégration avec des fournisseurs LLM populaires et offre des fonctionnalités de journalisation, de logique de nouvelle tentative et d'extensibilité pour le déploiement en production.