BuildOwn.AI est un guide complet conçu pour aider les développeurs à construire des applications AI dans le monde réel en utilisant de grands modèles linguistiques. Il est idéal pour les débutants comme pour les développeurs expérimentés, avec un accent sur les concepts AI essentiels et les applications pratiques. Le guide couvre des sujets comme l'exécution de modèles localement, l'ingénierie des invites, l'extraction de données, le réglage fin, et des techniques avancées comme la Génération Augmentée par Récupération (RAG) et l'automatisation des outils. Que vous programmiez en Python, JavaScript ou un autre langage, BuildOwn.AI fournit des informations précieuses que vous pouvez adapter à votre plateforme préférée.

FMAS (Flexible Multi-Agent System) est une bibliothèque Python open-source pour construire, exécuter et visualiser des simulations multi-agents. Vous pouvez définir des agents avec une logique de décision personnalisée, configurer un modèle d'environnement, mettre en place des canaux de messagerie pour la communication et exécuter des simulations évolutives. FMAS fournit des hooks pour surveiller l'état des agents, déboguer les interactions et exporter les résultats. Son architecture modulaire supporte des plugins pour la visualisation, la collecte de métriques et l'intégration avec des sources de données externes, le rendant idéal pour la recherche, l'éducation et les prototypes réels de systèmes autonomes.

LobeHub propose une gamme de fonctionnalités conçues pour rendre le développement de modèles IA accessible à tous. Les utilisateurs peuvent facilement télécharger des ensembles de données, choisir les spécifications des modèles et ajuster les paramètres avec une interface simple. La plateforme fournit également des options d'intégration, permettant aux utilisateurs de déployer rapidement leurs modèles pour des applications du monde réel. En rationalisant le processus de formation des modèles, LobeHub s'adresse à la fois aux débutants et aux développeurs expérimentés recherchant l'efficacité et la facilité d'utilisation.

CogAgent est une bibliothèque Python open-source axée sur la recherche, conçue pour rationaliser le développement d'agents IA. Elle fournit des modules principaux pour la gestion de la mémoire, la planification et le raisonnement, l'intégration d'outils et d'API, ainsi que l'exécution en chaîne de pensée. Grâce à son architecture hautement modulaire, les utilisateurs peuvent définir des outils, des mémoires et des politiques d'agents personnalisés pour créer des chatbots conversationnels, des planificateurs de tâches autonomes et des scripts d'automatisation de workflow. CogAgent supporte l'intégration avec des modèles de langage populaires tels qu'OpenAI GPT et Meta LLaMA, permettant aux chercheurs et développeurs d'expérimenter, d'étendre et de faire évoluer leurs agents intelligents pour diverses applications réelles.

Minerva est un framework d'agents IA extensible conçu pour automatiser des flux de travail complexes en utilisant de grands modèles de langage. Les développeurs peuvent intégrer des outils externes — tels que la recherche web, les API ou les processeurs de fichiers — définir des stratégies de planification personnalisées et gérer la mémoire conversationnelle ou persistante. Minerva supporte l'exécution synchrone et asynchrone de tâches, la journalisation configurable et une architecture de plugins, facilitant le prototypage, le test et le déploiement d'agents intelligents capables de raisonner, planifier et utiliser des outils dans des scénarios réels.

Le programme Agents de Justinvarghese511 est un parcours d'apprentissage structuré qui donne aux développeurs les compétences pour concevoir, implémenter et déployer des agents IA. À travers des tutoriels étape par étape, les participants apprennent à concevoir des flux de décision d'agents, à intégrer des API externes et à gérer le contexte et la mémoire. Le cours inclut des exemples de code, des notebooks Jupyter et des exercices pratiques sur la construction d'agents automatisant l'extraction de données, la réponse conversationnelle et l'exécution de tâches multi-étapes. À la fin, les apprenants disposeront d'un portefeuille de projets d'agents IA fonctionnels et des bonnes pratiques pour le déploiement en production.