Council fournit un environnement structuré pour concevoir des agents d'IA en définissant des rôles, en chaînant des tâches et en intégrant des outils ou des API externes. Les utilisateurs peuvent configurer des magasins de mémoire, gérer l'état des agents et implémenter des pipelines de raisonnement personnalisés. L'architecture plugin de Council permet une intégration transparente avec des services NLP, des sources de données et des outils tiers, permettant de prototyper et déployer rapidement des systèmes multi-agents coordonnés pour effectuer des tâches complexes de manière fiable.

Dive est un cadre open-source basé sur Python, conçu pour créer et exécuter des agents IA autonomes capables d'effectuer des tâches multi-étapes avec une intervention manuelle minimale. En définissant des profils d'agents dans des fichiers de configuration YAML simples, les développeurs peuvent spécifier des API, des outils et des modules de mémoire pour des tâches telles que la récupération de données, l'analyse et l'orchestration de pipelines. Dive gère le contexte, l'état et l'ingénierie des prompts, permettant des flux de travail flexibles avec gestion d'erreurs intégrée et journalisation. Son architecture modulaire supporte une large gamme de modèles linguistiques et de systèmes de récupération, facilitant la constitution d'agents pour l'automatisation du service client, la génération de contenu et les processus DevOps. Le cadre évolue de la prototype à la production, offrant des commandes CLI et des points de terminaison API pour une intégration transparente dans des systèmes existants.

GenAI Job Agents est un cadre open-source basé sur Python qui facilite la création et la gestion d'agents de travail alimentés par l'IA. Les développeurs peuvent définir des types de tâches personnalisés et des comportements d'agents à l'aide de fichiers de configuration simples ou de classes Python. Le système s'intègre parfaitement avec OpenAI pour le raisonnement basé sur LLM et avec LangChain pour la chaînage d'appels. Les tâches peuvent être mises en file d'attente, exécutées en parallèle et surveillées via des mécanismes de journalisation et de gestion des erreurs intégrés. Les agents peuvent gérer des entrées dynamiques, réessayer automatiquement en cas d'échec et produire des résultats structurés pour le traitement en aval. Avec une architecture modulaire, des plugins extensibles et des API claires, GenAI Job Agents permet aux équipes d'automatiser des tâches répétitives, d'orchestrer des flux de travail complexes et de faire évoluer les opérations pilotées par l'IA en environnement de production.

Multi-Agent-Blueprint est une base de code open-source complète pour construire et orchestrer plusieurs agents alimentés par IA collaborant pour aborder des tâches complexes. Au cœur, il offre un système modulaire pour définir des rôles d'agents distincts — tels que chercheurs, analystes et exécutants — chacun avec des mémoires dédiées et des modèles de prompts. Le framework s'intègre parfaitement avec de grands modèles de langage, des API de connaissances externes et des outils personnalisés, permettant une délégation dynamique des tâches et des boucles de rétroaction itératives entre agents. Il inclut également une journalisation et une surveillance intégrées pour suivre les interactions et sorties des agents. Avec des flux de travail personnalisables et des composants interchangeables, les développeurs et chercheurs peuvent rapidement prototyper des pipelines multi-agents pour des applications telles que la génération de contenu, l'analyse de données, le développement de produits ou le support client automatisé.

Multi-Agent Coordination fournit une API légère pour définir des agents IA, les enregistrer auprès d’un coordinateur central et dispatcher des tâches pour la résolution collaborative de problèmes. Il gère le routage des messages, le contrôle de la concurrence et l’agrégation des résultats. Les développeurs peuvent intégrer des comportements d'agents personnalisés, étendre les canaux de communication et surveiller les interactions via la journalisation intégrée et les hooks. Ce framework simplifie le développement de flux de travail IA distribués, où chaque agent se spécialise dans une sous-tâche et le coordinateur assure une collaboration fluide.

NagaAgent est une bibliothèque Python open-source conçue pour simplifier la création, l'orchestration et la montée en charge d'agents IA. Elle fournit un système d'intégration d'outils plug-and-play, des objets de mémoire conversationnelle persistants et un contrôleur multi-agent asynchrone. Les développeurs peuvent enregistrer des outils personnalisés en tant que fonctions, gérer l'état des agents et orchestrer les interactions entre plusieurs agents. Le cadre inclut la journalisation, des hooks de gestion d'erreur et des préréglages de configuration pour des prototypes rapides. NagaAgent est idéal pour construire des workflows complexes — bots de support client, pipelines de traitement de données ou assistants de recherche — sans surcharge d'infrastructure.

OpenAI Agents offre un environnement modulaire pour définir, exécuter et gérer des agents IA autonomes basés sur les modèles de langage OpenAI. Les développeurs peuvent configurer des agents avec des magasins de mémoire, enregistrer des outils ou plugins personnalisés, orchestrer la collaboration multi-agent et surveiller l'exécution via une journalisation intégrée. Le cadre gère les appels API, la gestion du contexte et la planification asynchrone des tâches, permettant un prototypage rapide de workflows complexes pilotés par l'IA et d'applications telles que l'extraction de données, l'automatisation du support client, la génération de code et l'assistance à la recherche.

Huginn est un cadre d'automatisation polyvalent et open-source qui permet aux utilisateurs de créer des agents pour surveiller, collecter et agir sur des données provenant de diverses sources telles que des sites web, des API, des médias sociaux et des e-mails. Chaque agent peut être configuré pour se déclencher lors de certains événements, transformer des données et les transmettre à d'autres agents ou services externes. Avec une planification intégrée, la journalisation et une bibliothèque riche de types d'agents—comme RSSAgent, EmailAgent, WebhookAgent et DataOutputAgent—Huginn supporte des flux de travail complexes et une logique conditionnelle. Il fonctionne sur Linux, macOS, Windows ou Docker, et peut être étendu avec du code Ruby personnalisé ou des conteneurs Docker pour des tâches spécifiques et des intégrations.

FastAPI Agents offre une couche de service robuste pour le développement d'agents basés sur LLM en utilisant le framework web FastAPI. Il permet de définir le comportement des agents avec des chaînes LangChain, des outils et des systèmes de mémoire. Chaque agent peut être exposé comme un point de terminaison REST standard, supportant des requêtes asynchrones, des réponses en streaming et des charges utiles personnalisables. L'intégration avec des magasins de vecteurs permet la génération augmentée par récupération pour des applications axées sur la connaissance. Le framework comprend une journalisation intégrée, des hooks de surveillance et une prise en charge de Docker pour le déploiement en conteneur. Il est facile d'étendre les agents avec de nouveaux outils, middleware et authentification. FastAPI Agents accélère la mise sur le marché des solutions IA, en assurant la sécurité, la scalabilité et la maintenabilité des applications basées sur des agents en entreprise et en recherche.

ADK-Golang est un kit de développement d'agents open-source pour l'écosystème Go. Il fournit un cadre modulaire pour enregistrer et gérer des outils (API, bases de données, services externes), créer des modèles d'invite dynamiques et maintenir la mémoire de conversation pour des interactions multisessions. Avec des modèles d'orchestration intégrés et un support de journalisation, les développeurs peuvent facilement configurer, tester et déployer des agents IA qui effectuent des tâches telles que la récupération de données, les flux de travail automatisés et la conversation contextuelle. ADK-Golang abstrait les appels d'API de bas niveau et simplifie le cycle de vie complet de l'agent — de l'initialisation et de la planification à l'exécution et à la gestion des réponses — entièrement en Go.

Agentin est une bibliothèque Python open-source conçue pour aider les développeurs à créer des agents intelligents capables de planifier, agir et apprendre. Elle fournit des abstractions pour la gestion de la mémoire conversationnelle, l'intégration d'outils ou d'API externes et l'orchestration de plusieurs agents en flux de travail parallèles ou hiérarchiques. Avec des modules de planification configurables et un support pour les wrappers d'outils personnalisés, Agentin permet un prototypage rapide d'agents autonomes de traitement de données, de bots de service client ou d'assistants de recherche. Le framework offre également des hooks extensibles pour la journalisation et la surveillance, facilitant le suivi des décisions des agents et la résolution de problèmes dans les interactions complexes multi-étapes.

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.

Agentic Framework est un framework polyvalent et open-source conçu pour simplifier la création d'agents IA autonomes exploitant de grands modèles linguistiques et MongoDB. Il fournit des composants modulaires pour gérer la mémoire de l'agent, définir des ensembles d'outils, orchestrer des workflows multi-étapes et templatiser des prompts. Le magasin de mémoire intégré, basé sur MongoDB, permet aux agents de préserver un contexte persistant entre les sessions, tandis que des interfaces d'outils modulables permettent une interaction fluide avec des API externes et des sources de données. Basé sur Node.js, le framework inclut la journalisation, des hooks de surveillance et des exemples de déploiement pour prototyper et faire évoluer rapidement des agents intelligents. Avec une configuration personnalisable, les développeurs peuvent adapter les agents à des tâches telles que la récupération de connaissances, le support client automatisé, l'analyse de données et l'automatisation des processus, réduisant ainsi la charge de développement et accélérant la mise en production.

AI-Agent-Framework offre une base complète pour créer des agents alimentés par l'IA en Python. Il comprend des modules pour gérer la mémoire des conversations, intégrer des outils externes et construire des modèles de prompts. Les développeurs peuvent se connecter à divers fournisseurs de LLM, doter les agents de plugins personnalisés et orchestrer plusieurs agents dans des workflows coordonnés. Des outils de journalisation et de surveillance intégrés aident à suivre la performance des agents et à déboguer leurs comportements. La conception extensible du framework permet l'ajout transparent de nouveaux connecteurs ou capacités spécifiques à un domaine, le rendant idéal pour le prototypage rapide, les projets de recherche et l'automatisation de niveau production.

Le framework d'agents IA AnYi aide les développeurs à intégrer des agents IA autonomes dans leurs applications. Les agents peuvent planifier et exécuter des tâches à plusieurs étapes, exploiter des outils et API externes, et maintenir le contexte de conversation grâce à des modules de mémoire configurables. Le framework abstrait les interactions avec divers fournisseurs de LLM et supporte des outils et backends de mémoire personnalisés. Avec une journalisation, une surveillance et une exécution asynchrone intégrées, AnYi accélère le déploiement d'assistants intelligents pour la recherche, le support client, l'analyse de données ou tout flux de travail nécessitant un raisonnement et une action automatisés.