Agentic Shared Memory fournit une solution robuste pour la gestion des données contextuelles dans des environnements multi-agents pilotés par l’IA. En utilisant des vecteurs d’intégration et des structures de données efficaces, il stocke des observations, décisions et transitions d’état des agents, permettant un accès et une mise à jour transparents du contexte. Les agents peuvent interroger la mémoire partagée pour accéder à des interactions passées ou à des connaissances globales, favorisant un comportement cohérent et une résolution collaborative de problèmes. La bibliothèque supporte une intégration plug-and-play avec des cadres IA populaires comme LangChain ou des orchestrateurs d’agents personnalisés, offrant des stratégies de rétention personnalisables, des fenêtres de contexte et des fonctions de recherche. En abstraisant la gestion de la mémoire, les développeurs peuvent se concentrer sur la logique de l’agent tout en assurant une gestion scalable et cohérente de la mémoire dans des déploiements distribués ou centralisés. Cela améliore la performance globale du système, réduit les calculs redondants et renforce l’intelligence des agents au fil du temps.

AgentsFlow abstrait chaque agent IA en tant que nœud dans un graphique dirigé, permettant aux développeurs de concevoir visuellement et de manière programmatique des pipelines complexes. Chaque nœud peut représenter un appel LLM, une tâche de prétraitement des données ou une logique de décision, et peut être connecté pour déclencher des actions ultérieures basées sur des sorties ou des conditions. Le framework supporte le branchement, les boucles et l'exécution parallèle, avec une gestion des erreurs, des tentatives et des contrôles de délai d'expiration intégrés. AgentsFlow s’intègre avec les principaux fournisseurs LLM, des modèles personnalisés et des APIs externes. Son tableau de bord de surveillance offre des journaux en temps réel, des métriques et une visualisation des flux, facilitant le débogage et l’optimisation. Avec un système de plugins et une API REST, AgentsFlow peut être étendu et intégré dans des pipelines CI/CD, des services cloud ou des applications personnalisées, en faisant un outil idéal pour des workflows IA évolutifs et de production.

Eunomia utilise une approche axée sur la configuration pour orchestrer des agents AI. Via YAML, les utilisateurs définissent les rôles de l'agent, les modèles d'invite, les intégrations d'outils, les stocks de mémoire et la logique de branchement. Le cadre supporte des outils synchrones/asynchrones, la génération augmentée par récupération et l'invocation de chaîne de pensée. Un système de plugins extensible permet des outils personnalisés, des backend de mémoire et des intégrations de journalisation. La CLI d'Eunomia crée la structure du projet, valide les configs et exécute les agents localement ou dans des environnements cloud. Cela permet aux équipes de rapidement prototyper, itérer sur les flux de conversation et maintenir des solutions d'agents sans développement personnalisé lourd.

GPTMe fournit une plateforme robuste pour orchestrer des agents IA qui conservent le contexte conversationnel, intègrent des outils externes et exposent une API cohérente. Les développeurs installent un paquet Python léger, définissent des agents avec des backends mémoire plug-and-play, enregistrent des outils personnalisés (par exemple, recherche web, requêtes de base de données, opérations sur fichiers), et démarrent un service local ou cloud. GPTMe gère le suivi des sessions, la logique à plusieurs étapes, le templating de prompts et le changement de modèles, en fournissant des assistants prêts pour la production destinés au service client, à la productivité, à l'analyse de données, et plus encore.