L'adaptateur d'outils pour agents MCP agit comme une couche middleware entre les agents basés sur des modèles linguistiques et les implémentations d'outils externes. En enregistrant des signatures de fonction ou des descripteurs d'outil, le framework analyse automatiquement les sorties de l’agent qui spécifient des appels d’outils, déploie l’adaptateur approprié, gère la sérialisation des entrées et renvoie le résultat au contexte de raisonnement. Les fonctionnalités incluent la découverte dynamique d’outils, le contrôle de la concurrence, la journalisation et des pipelines de gestion d’erreurs. Il prend en charge la définition d'interfaces d'outils personnalisés et l'intégration de services cloud ou sur site. Cela permet de construire des workflows complexes multi-outils tels que l’orchestration d’API, la récupération de données et les opérations automatisées sans modifier le code de l’agent sous-jacent.

OpenAI Agents JS permet aux développeurs de construire des agents IA en combinant des modèles OpenAI avec des ensembles d’outils personnalisés. Les agents peuvent traiter l’entrée utilisateur, appeler des API externes, gérer des conversations avec mémoire de façon persistante et effectuer des tâches telles que le web scraping, la génération de code ou la recherche de données. Le framework propose un système de plugins pour enregistrer des outils, une classe Agent standard pour l’orchestration, des abstractions de mémoire intégrées et un support pour les modèles basés sur le chat et la complétion. Les fonctionnalités incluent la récupération d’erreurs, l’orchestration multi-outils et les middleware personnalisables. En définissant des outils et en les alimentant dans l’instance de l’agent, vous pouvez déployer des workflows sophistiqués pilotés par l’IA dans Node.js ou dans des contextes de navigateur avec un minimum de boilerplate. Il simplifie également la gestion des clés API et supporte les opérations asynchrones, permettant aux agents d’exécuter des tâches longues ou de s’intégrer facilement aux bases de données et aux files d’attente de messages.

EspressoAI fournit aux développeurs un environnement structuré pour concevoir, configurer et déployer des agents IA alimentés par de grands modèles linguistiques. Il supporte l'enregistrement et l'appel d'outils dans le flux de travail de l'agent, gère le contexte conversationnel via des modules mémoire intégrés, et permet de chaîner les prompts pour le raisonnement multi-étapes. Les développeurs peuvent intégrer des API externes, des plugins personnalisés et une logique conditionnelle pour adapter le comportement de l'agent. La conception modulaire du framework garantit son extensibilité, permettant aux équipes d’échanger des composants, d’ajouter de nouvelles capacités ou de s’adapter aux LLM propriétaires sans réécrire la logique de base.

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.

Autogen Studio Research est un prototype de recherche hébergé sur GitHub pour construire, visualiser et faire évoluer des applications d'IA multi-agents. Il propose une interface web permettant de faire glisser et déposer des composants d'agents, définir des canaux de communication et configurer des pipelines d'exécution. En arrière-plan, il utilise un SDK Python pour se connecter à divers backends LLM (OpenAI, Azure, modèles locaux) et offre un journal en temps réel, des métriques et des outils de débogage. La plateforme est conçue pour le prototypage rapide de systèmes d'agents collaboratifs, de flux de décisions et d'orchestration automatisée des tâches.