Sharp-GPT permet aux développeurs .NET de créer des agents d'IA robustes en utilisant des attributs personnalisés sur les interfaces pour définir des modèles d'invite, configurer des modèles et gérer la mémoire conversationnelle. Il offre une sortie en streaming pour une interaction en temps réel, une désérialisation JSON automatique pour des réponses structurées, et un support intégré pour les stratégies de repli et la journalisation. Avec des clients HTTP modulaires et une abstraction du fournisseur, vous pouvez passer facilement entre OpenAI, Azure ou d'autres services LLM. Idéal pour les chatbots, la génération de contenu, la synthèse, la classification, et plus encore, Sharp-GPT réduit le code de boilerplate et accélère le développement d'agents d'IA sous Windows, Linux ou macOS.

Le modèle d'application Agentic est un projet Next.js entièrement configuré qui sert de fondation pour le développement d'applications agentiques pilotées par IA. Il intègre une structure de dossiers modulaire, la gestion des variables d'environnement et des workflows d'agents exemples utilisant les modèles GPT d'OpenAI et des bases de données vectorielles comme Pinecone. Le modèle démontre des modèles clés tels que des chaînes séquentielles multi-étapes, des agents Q&R conversationnels et des endpoints de génération de texte. Les développeurs peuvent facilement personnaliser la logique des chaînes, intégrer des services supplémentaires et déployer sur des plateformes comme Vercel ou Netlify. Avec une prise en charge de TypeScript et une gestion des erreurs intégrée, la scaffolding réduit le temps de configuration initiale et fournit une documentation claire pour de futures extensions.

L'agent navigateur intègre les modèles linguistiques OpenAI avec Playwright pour effectuer des tâches de navigation automatisée guidées par des commandes en langage naturel. Il charge des pages web, navigue entre les liens, clique sur des boutons, remplit et soumet des formulaires, extrait des données structurées, capture des captures d'écran et évalue du JavaScript personnalisé. En interprétant la sortie GPT en actions du navigateur, les développeurs peuvent prototyper des workflows d'automatisation web avec peu de code. Il supporte les sessions multi-pages, la gestion des cookies et des sessions, ainsi que la gestion des erreurs. Les équipes peuvent écrire des scripts pour le scraping de données, les tests de bout en bout ou l'interaction avec du contenu dynamique, tout cela déclenché par des prompts conversationnels. Son architecture est modulaire, avec des hooks pour étendre ses capacités et l'intégrer dans des pipelines de traitement en aval.

La bibliothèque de fulfillment Dialogflow Python est un cadre open-source qui gère les requêtes HTTP de Dialogflow, mappe les intentions aux fonctions gestionnaires Python, gère les sessions et les contextes de sortie, et construit des réponses structurées, y compris du texte, des cartes, des puces de suggestion et des charges utiles personnalisées. Elle abstrait la structure JSON de l’API webhook de Dialogflow en classes et méthodes Python pratiques, accélérant la création de backends conversationnels et réduisant le code répétitif lors de l’intégration avec des bases de données, des CRM ou des API externes.

GPT-CodeApp offre une interface graphique intuitive où les utilisateurs tapent des descriptions en langage naturel (par ex., “build a React login form”) et reçoivent instantanément des extraits de code prêts à l'emploi ou des scaffolds de projet. Elle supporte des langages majeurs comme JavaScript, Python, Java, C# et autres. Les utilisateurs peuvent personnaliser leurs invites, parcourir l'historique et exporter les fichiers générés. Conçue avec Electron et React, elle fonctionne sur plusieurs plateformes sans besoin de plugin IDE. GPT-CodeApp aide à accélérer le développement, réduire le boilerplate et apprendre de nouveaux frameworks par l'exemple.