MIDCA est une architecture modulaire conçue pour supporter la boucle cognitive complète des agents intelligents. Elle traite les entrées sensorielles via un module de perception, interprète les données pour générer et prioriser des objectifs, utilise un planificateur pour créer des séquences d'actions, exécute des tâches, puis évalue les résultats par une couche métacognitive. La conception à double-cycles sépare les réponses réactives rapides du raisonnement délibératif plus lent, permettant aux agents de s'adapter dynamiquement. La cadre extensible et le code source ouvert font de MIDCA un outil idéal pour la recherche et le développement dans la prise de décision autonome, l'apprentissage et la réflexion sur soi en IA.

ai-agents-trial est un projet Python open-source démontrant comment construire des agents IA autonomes utilisant LLMs. Il fournit des abstractions modulaires pour la planification des agents, l'appel d'outils (par exemple, recherche Web, calculatrices) et la gestion de la mémoire. Les développeurs peuvent définir des outils personnalisés, chaîner des actions sur plusieurs étapes et conserver le contexte entre les sessions. La base de code utilise les API d'OpenAI avec des utilitaires d'aide pour orchestrer les flux de travail, ce qui le rend idéal pour le prototypage rapide de assistants chat, de bots de recherche ou d'agents d'automatisation spécifiques à un domaine. Les points d'intégration permettent d'étendre la fonctionnalité avec de nouveaux connecteurs et sources de données sans modifier la logique principale.

La bibliothèque AI offre un cadre complet pour la conception et l'exécution d'agents IA. Elle comprend des constructeurs d'agents, une orchestration de chaînes, des interfaces de modèles, l'intégration d'outils et le support des magasins vectoriels. La plateforme adopte une approche API-first, une documentation exhaustive et des projets d'exemple. Que vous créiez des chatbots, des agents de récupération de données ou des assistants d'automatisation, l'architecture modulaire de la bibliothèque AI garantit que chaque composant — tels que les modèles linguistiques, les mémoires et les outils externes — peut être facilement configuré, combiné et surveillé en environnement de production.