Aegix fournit un SDK robuste pour orchestrer des agents IA capables de gérer des flux de travail complexes via un raisonnement multi-étapes. Avec le soutien de divers fournisseurs LLM, il permet aux développeurs d’intégrer des outils personnalisés — des connecteurs de bases de données aux web scrapers — et de maintenir l’état de la conversation avec des modules de mémoire tels que des stockages vectoriels. L’architecture flexible de boucle d’agents de Aegix permet de spécifier les phases de planification, d’exécution et de revue, permettant aux agents d’affiner leurs résultats de manière itérative. Que vous construisiez des bots de questions-réponses de documents, des assistants de code ou des agents de support automatisé, Aegix simplifie le développement grâce à des abstractions claires, des pipelines basés sur la configuration et des points d’extension faciles. Il est conçu pour évoluer du prototype à la production, garantissant performance fiable et bases de code maintenables pour les applications alimentées par IA.

Le plugin AutoGPT Planner s’intègre parfaitement à Auto-GPT pour transformer des objectifs larges en étapes concrètes. Il utilise les modèles linguistiques d’OpenAI pour générer des listes de tâches, établir des dépendances et optimiser l’ordre d'exécution. Les utilisateurs fournissent un objectif, et le plugin le décompose en sous-tâches, priorise par importance ou échéance, et fournit un plan affiné. Le plugin supporte la refinement itérative, permettant aux plans d’évoluer avec les changements d’objectifs. Il est idéal pour la planification de projets, feuilles de route de contenu, agendas de recherche, et toute situation nécessitant des workflows structurés à plusieurs étapes.

Au cœur, LionAGI offre une architecture modulaire pour définir et exécuter des étapes de tâches dépendantes, décomposant des problèmes complexes en composants logiques pouvant être traités séquentiellement ou en parallèle. Chaque étape peut exploiter une invite personnalisée, une mémoire stockée et une logique décisionnelle pour adapter le comportement en fonction des résultats précédents. Les développeurs peuvent intégrer toute API LLM supportée ou un modèle auto-hébergé, configurer des espaces d'observation et définir des mappages d'actions pour créer des agents qui planifient, raisonnent et apprennent sur plusieurs cycles. Des outils intégrés de journalisation, de récupération d'erreurs et d'analyse permettent une surveillance en temps réel et un affinage itératif. Que ce soit pour automatiser des flux de recherche, générer des rapports ou orchestrer des processus autonomes, LionAGI accélère la création d'agents intelligents et adaptables avec un minimum de code standard.

Crewai fournit une bibliothèque Python pour concevoir et exécuter des systèmes multi-agents IA. Les utilisateurs peuvent définir des agents individuels avec des rôles spécialisés, configurer des canaux de communication pour la messagerie inter-agent et implémenter des planificateurs dynamiques pour attribuer des tâches en fonction du contexte en temps réel. Son architecture modulaire permet d’intégrer différents LLM ou modèles personnalisés pour chaque agent. Des outils intégrés de journalisation et de surveillance suivent les conversations et les décisions, permettant un débogage transparent et un affinement itératif des comportements des agents.