JasonEnvironments fournit une collection de modules environnementaux conçus spécifiquement pour le système multi-agent Jason. Chaque module expose une interface standardisée permettant aux agents de percevoir, agir et interagir dans divers scénarios tels que poursuite-fuite, recherche de ressources et tâches coopératives. La bibliothèque est facile à intégrer dans des projets Jason existants : il suffit d'inclure le JAR, de configurer l'environnement souhaité dans le fichier d'architecture de l'agent et de lancer la simulation. Les développeurs peuvent également étendre ou personnaliser les paramètres et règles pour adapter l'environnement à leurs besoins de recherche ou éducatifs.

Bitte AI Agents est un cadre de développement d'agents de bout en bout conçu pour simplifier la création d'assistants IA autonomes. Il permet de définir des rôles d'agents, de configurer des stockages de mémoire, d'intégrer des API externes ou des outils personnalisés et d'orchestrer des flux de travail à plusieurs étapes. Les développeurs peuvent utiliser le SDK de la plateforme pour construire, tester et déployer des agents dans n'importe quel environnement. Le cadre gère la gestion du contexte, l'historique des conversations et les contrôles de sécurité par défaut, permettant une itération rapide et un déploiement évolutif d'agents intelligents pour des cas d'utilisation tels que l'automatisation du service client, l'analyse de données et la génération de contenu.

AI Agents Laravel offre un cadre complet pour définir, gérer et exécuter des agents pilotés par IA dans les applications Laravel. Il abstrait les interactions avec divers grands modèles de langage (OpenAI, Anthropic, Hugging Face) et propose un support intégré pour les intégrations d’outils, telles que les requêtes HTTP, les requêtes en base de données et la logique métier personnalisée. Les développeurs peuvent définir des agents avec des prompts personnalisés, des backends de mémoire (mémoires en mémoire, bases de données, Redis) et des règles de décision pour gérer des flux de conversation complexes ou des tâches automatisées. Le package inclut la journalisation des événements, la gestion des erreurs et des hooks de surveillance pour suivre la performance des agents. Il facilite la création rapide de prototypes et l’intégration transparente d’assistants intelligents, d’analyseurs de données et d’automatisations de flux de travail directement dans les environnements web.

AI Engineer DevTools est un ensemble d'outils complet pour les développeurs, simplifiant la construction et la maintenance des agents IA. Il propose une ligne de commande pour le scaffolding de la structure du projet, la génération de code pour les modèles standards d'agents, les scripts de configuration d'environnement, des frameworks de test intégrés, des exemples de pipelines CI/CD, l'automatisation du déploiement et la surveillance. En réduisant le code boilerplate et en appliquant les meilleures pratiques, il assure cohérence, fiabilité et itérations rapides dans les projets d'agents IA en phases de développement et de production.

EthLisbon fournit une architecture d'agents autonomes prête à l'emploi qui interagit avec les contrats intelligents Ethereum pour réaliser automatiquement des enchères, des offres et des échanges. Il écoute les événements de la chaîne, traite les flux de données off-chain et exécute des stratégies personnalisables basées sur des paramètres configurables. La base de code modulaire permet aux développeurs d'étendre leurs compétences, d'intégrer des oracles supplémentaires et de déployer plusieurs instances d'agents. Les mécanismes de reprise et de gestion d'état assurent la résilience, tandis que les outils intégrés de journalisation et de surveillance offrent une visibilité en temps réel sur le fonctionnement des agents.

Evolving Agents fournit un cadre basé sur la programmation génétique pour construire et faire évoluer des agents d'IA modulaires. Les utilisateurs assemblent des architectures d'agents à partir de composants interchangeables, configurent des simulations d'environnement et des métriques de fitness, puis exécutent des cycles évolutifs pour générer automatiquement des comportements d'agents améliorés. La bibliothèque inclut des outils pour la mutation, le croisement, la gestion de population et le suivi de l'évolution, permettant aux chercheurs et développeurs de prototyper, tester et affiner des agents autonomes dans divers environnements simulés.

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.