Au cœur, DAGent représente les workflows d'agents comme un graphe acyclique dirigé de nœuds, où chaque nœud peut encapsuler un appel LLM, une fonction personnalisée ou un outil externe. Les développeurs définissent explicitement les dépendances des tâches, permettant l'exécution parallèle et la logique conditionnelle, tandis que le framework gère la planification, le passage des données et la récupération d'erreurs. DAGent fournit également des outils de visualisation intégrés pour inspecter la structure et le flux d'exécution du DAG, améliorant le débogage et la traçabilité. Avec des types de nœuds extensibles, le support de plugins, et une intégration transparente avec des fournisseurs LLM populaires, DAGent permet aux équipes de créer des applications d'IA complexes et multi-étapes telles que pipelines de données, agents conversationnels, et assistants de recherche automatisés avec un minimum de code boilerplate. La focalisation sur la modularité et la transparence rend cet outil idéal pour l'orchestration évolutive des agents dans les environnements expérimentaux et de production.

L'API Junjo Python est un SDK qui permet aux développeurs d'intégrer des agents IA dans des applications Python. Il fournit une interface unifiée pour définir des agents, se connecter à des LLM, orchestrer des outils tels que la recherche Web, des bases de données ou des fonctions personnalisées, et maintenir la mémoire conversationnelle. Les développeurs peuvent construire des chaînes de tâches avec une logique conditionnelle, diffuser des réponses en temps réel aux clients et gérer gracieusement les erreurs. L'API supporte les extensions par plugins, le traitement multilingue et la récupération de données en temps réel, permettant des cas d'usage allant du support client automatisé aux bots d'analyse de données. Grâce à une documentation complète, des exemples de code et une conception à la python, l'API Junjo Python réduit le temps de mise sur le marché et la surcharge opérationnelle associée au déploiement de solutions basées sur des agents intelligents.

AI-Agents propose une architecture modulaire pour définir des agents pilotés par IA utilisant Python et des modèles OpenAI. Il intègre des outils plug-in – notamment la recherche web, des calculatrices, la recherche Wikipedia et des fonctions personnalisées – permettant aux agents d'effectuer un raisonnement complexe à plusieurs étapes. Des composants de mémoire intégrés permettent la conservation du contexte entre les sessions. Les développeurs peuvent cloner le dépôt, configurer des clés API et étendre ou échanger rapidement des outils. Avec des exemples clairs et une documentation, AI-Agents simplifie le flux de travail du concept au déploiement de solutions IA conversationnelles ou orientées tâche.

AimeBox offre un environnement complet auto-hébergé pour la construction et l'exécution d'agents IA. Il s'intègre aux principaux fournisseurs de LLM, stocke l'état du dialogue et les embeddings dans une base de données vectorielle, et prend en charge l'appel d'outils et de fonctions personnalisés. Les utilisateurs peuvent configurer des stratégies de mémoire, définir des workflows et étendre les capacités via des plugins. La plateforme propose un tableau de bord basé sur le web, des points d'API et des contrôles CLI, ce qui facilite le développement de chatbots, d'assistants de connaissances et de travailleurs numériques spécifiques au domaine sans dépendre de services tiers.

OLI (OpenAI Logic Interpreter) est un cadre côté client conçu pour simplifier la création d'agents IA dans les applications web en tirant parti de l'API OpenAI. Les développeurs peuvent définir des fonctions personnalisées que OLI sélectionne intelligemment en fonction des invites utilisateur, gérer le contexte de la conversation pour maintenir un état cohérent lors de plusieurs interactions et chaîner les appels API pour des flux de travail complexes comme la réservation de rendez-vous ou la génération de rapports. En outre, OLI inclut des utilitaires pour analyser les réponses, gérer les erreurs et intégrer des services tiers via webhooks ou endpoints REST. Étant entièrement modulaire et open-source, les équipes peuvent personnaliser le comportement des agents, ajouter de nouvelles fonctionnalités et déployer des agents OLI sur n’importe quelle plateforme web sans dépendances back-end. OLI accélère le développement d’interfaces conversationnelles et d'automatisations.