Industrial AI Agents est une boîte à outils basée sur Python conçue pour rationaliser les opérations industrielles en déployant des agents IA autonomes spécialisés dans les tâches de fabrication. Elle comprend un Data Ingest Agent pour la collecte de flux de capteurs via MQTT et OPC-UA, un Diagnostics Agent pour la détection d'anomalies et de défauts, un Quality Agent pour l'inspection visuelle par vision par ordinateur, et un Scheduling Agent pour la planification dynamique de la production. Le cadre supporte le déploiement conteneurisé avec Docker et Kubernetes, permettant l'intégration avec les plates-formes IoT existantes et des analyses en temps réel évolutives.

Java Action Generic est une bibliothèque légère et modulaire qui permet aux développeurs d'implémenter des comportements d'agents autonomes en Java en définissant des actions génériques. Les actions sont des unités de travail paramétrables que les agents peuvent exécuter, planifier et assembler à l'exécution. Le framework offre une interface cohérente pour les actions, permettant aux développeurs de créer des actions personnalisées, gérer les paramètres des actions et s'intégrer à la gestion du cycle de vie des agents LightJason. Avec le support pour l'exécution basée sur les événements et la concurrence, les agents peuvent réaliser des tâches telles que la prise de décision dynamique, l'interaction avec des services externes et l'orchestration de comportements complexes. La bibliothèque favorise la réutilisabilité et une conception modulaire, adaptée à la recherche, aux simulations, à l'IoT et aux applications d'IA de jeux sur toutes plateformes supportant la JVM.

openai-agents-python est un package Python complet conçu pour aider les développeurs à construire des agents IA entièrement autonomes. Il fournit des abstractions pour la planification des agents, l'intégration d'outils, les états de mémoire et les boucles d'exécution. Les utilisateurs peuvent enregistrer des outils personnalisés, spécifier des objectifs pour les agents et laisser le cadre orchestrer le raisonnement étape par étape. La bibliothèque inclut également des utilitaires pour tester et enregistrer les actions des agents, facilitant ainsi l'itération sur les comportements et le dépannage des tâches complexes en plusieurs étapes.

Le Framework de Simulation d'Agents LLM permet la conception, l'exécution et l'analyse d'environnements simulés où des agents autonomes interagissent via de grands modèles de langage. Les utilisateurs peuvent enregistrer plusieurs instances d'agents, assigner des invites et rôles personnalisables, et spécifier des canaux de communication tels que la transmission de messages ou un état partagé. Le framework orchestre les cycles de simulation, collecte des journaux et calcule des métriques comme la fréquence de passage de tour, la latence de réponse et les taux de succès. Il supporte une intégration transparente avec OpenAI, Hugging Face et des LLM locaux. Les chercheurs peuvent créer des scénarios complexes — négociation, allocation de ressources ou résolution collaborative de problèmes — pour observer des comportements émergents. Une architecture de plugins extensible permet d’ajouter de nouveaux comportements d'agents, contraintes environnementales ou modules de visualisation, favorisant des expériences reproductibles.

Maux est une plateforme SaaS d'agents IA qui permet aux équipes de concevoir, configurer et lancer des agents autonomes intelligents sans gestion approfondie de l'infrastructure. Les utilisateurs peuvent choisir parmi des modèles modulaires, personnaliser des chaînes de prompts et intégrer des API telles que Slack, des systèmes CRM ou des bases de données. Maux supporte l'orchestration multi-agents, permettant aux agents de communiquer et de coordonner des tâches complexes. Des tableaux de bord de surveillance intégrés et des journaux offrent un aperçu des performances, des métriques d'utilisation et de la gestion des erreurs. La plateforme propose également un contrôle de version, un accès basé sur les rôles et des déclencheurs Webhook, facilitant le déploiement transparent d'agents IA de niveau production pour le support client, l'automatisation de la recherche, le traitement de données et l'automatisation des flux de travail.

MultiAgent2 fournit une boîte à outils complète pour orchestrer des agents IA autonomes alimentés par de grands modèles de langage. Les développeurs peuvent définir des agents avec des personas, des stratégies et des contextes de mémoire personnalisables, leur permettant de converser, partager des informations et résoudre collectivement des problèmes. Le framework supporte des options de stockage interchangeables pour la mémoire à long terme, l'accès basé sur les rôles aux données partagées, et des canaux de communication configurables pour des dialogues synchrones ou asynchrones. Son CLI et SDK Python facilitent le prototypage rapide, les tests et le déploiement de systèmes multi-agents pour des cas d'utilisation allant des expériences de recherche, support client automatisé, pipelines de génération de contenu, au système de support décisionnel. En abstraisant la communication inter-agent et la gestion de la mémoire, MultiAgent2 accélère le développement d'applications complexes alimentées par l'IA.

Nova fournit un ensemble d'outils complet pour créer des agents IA autonomes en Python. Il propose un planificateur qui décompose les objectifs en étapes actionnables, un système de plugins pour intégrer des outils ou API externes, et un module de mémoire pour stocker et rappeler le contexte de la conversation. Les développeurs peuvent configurer des comportements personnalisés, suivre les décisions de l'agent via des journaux et étendre la fonctionnalité avec peu de code. Nova simplifie tout le cycle de vie de l'agent, de la conception au déploiement.

onChain-agent fournit un ensemble d’outils complet pour construire des agents blockchain auto-guidés alimentés par l’IA. Il écoute en permanence les événements en chaîne tels que les transferts de jetons, les propositions de gouvernance ou les flux de prix, puis utilise des grands modèles linguistiques intégrés pour interpréter les données, générer des plans de décision, et déclencher des transactions. Le framework inclut des modèles de stratégie configurables pour l’arbitrage DeFi, la mise en marché, la fourniture de liquidités, et le vote de gouvernance. Il gère les clés privées de manière sécurisée, assure les contrôles de risques, et journalise toutes les activités pour la vérifiabilité. Les développeurs peuvent étendre la fonctionnalité via des modules de plugins supportant des chaînes personnalisées, des oracles de données, et des modèles d’IA avancés. Des tableaux de bord en temps réel et des alertes aident les utilisateurs à suivre la performance.

OpenNARS repose sur les principes de la Logique Non-Axiomatique, permettant au système d'effectuer déduction, induction et abduction en utilisant des paires de valeurs de vérité qui reflètent l'incertitude. Il maintient une mémoire basée sur l'expérience des déclarations et recrute dynamiquement des règles d'inférence en fonction des ressources disponibles, garantissant des performances robustes en temps réel. Le mécanisme de révision des croyances de l'engin met à jour la confiance à mesure que de nouvelles informations arrivent, améliorant la précision des décisions. Les développeurs peuvent intégrer OpenNARS via les SDK fournis en Java, C++, Python, JavaScript, Dart ou Go, et le déployer sur des postes de travail, serveurs, appareils mobiles ou systèmes embarqués. Les applications typiques incluent la robotique cognitive, les agents autonomes et les tâches complexes de résolution de problèmes où l'apprentissage adaptatif et la gestion efficace des connaissances sont essentiels.

OperAgents est une boîte à outils orientée développeur pour construire et orchestrer des agents autonomes utilisant de grands modèles de langage comme GPT. Il supporte la définition de classes d’agents personnalisées, l’intégration d’outils externes (APIs, bases de données, exécution de code) et la gestion de la mémoire des agents pour la conservation du contexte. Grâce à des pipelines configurables, les agents peuvent effectuer des tâches multi-étapes, telles que la recherche, le résumé et le soutien à la décision, tout en invoquant dynamiquement des outils et en maintenant leur état. Le cadre comprend des modules pour la surveillance des performances de l’agent, le traitement automatique des erreurs et la mise à l’échelle des exécutions. En abstraisant les interactions avec LLM et la gestion des outils, OperAgents accélère le développement de flux de travail pilotés par IA dans des domaines comme le support client automatisé, l’analyse de données et la génération de contenu.

La chouette fournit une boîte à outils axée sur le développement qui permet de créer des agents d'IA autonomes capables d'exécuter des tâches complexes à plusieurs étapes. Au cœur, elle exploite des grands modèles de langage (LLMs) pour le raisonnement, renforcés par un système de plugins pour appeler des API externes, exécuter du code et interroger des bases de données. Les développeurs définissent des agents à l'aide d'une API TypeScript simple, spécifient des ensembles d'outils et configurent des modules de mémoire pour conserver l'état entre les interactions. La runtime de la chouette orchestre les boucles de raisonnement, gère l'invocation d'outils et la concurrence. Elle supporte à la fois les environnements Node.js et Deno, assurant une large compatibilité multiplateforme. Avec une journalisation intégrée, la gestion des erreurs et des hooks d'extensibilité, la chouette simplifie le prototypage et le déploiement en production de flux de travail, chatbots et assistants automatisés alimentés par l'IA.

Rusty Agent est une bibliothèque légère mais puissante en Rust conçue pour simplifier la création d'agents IA autonomes utilisant de grands modèles de langage. Elle introduit des abstractions principales telles que Agents, Outils, et modules de Mémoire, permettant aux développeurs de définir des intégrations d'outils personnalisés—par exemple, clients HTTP, bases de connaissances, calculatrices—et d'orchestrer des conversations multi-étapes de façon programmatique. Rusty Agent supporte la construction dynamique de prompts, les réponses en streaming, et la sauvegarde de mémoire contextuelle entre sessions. Elle s'intègre parfaitement avec l'API OpenAI (GPT-3.5/4) et peut être étendue pour d'autres fournisseurs LLM. La forte typage et les avantages de performance de Rust garantissent une exécution sûre et concurrente des workflows des agents. Les cas d'usage incluent l'analyse automatisée de données, les chatbots interactifs, les pipelines d'automatisation de tâches, et plus encore—permettant aux développeurs Rust d'intégrer des agents intelligents basés sur le langage dans leurs applications.

Practical AI Agents offre aux développeurs un cadre complet et des exemples prêts à l'emploi pour construire des agents autonomes alimentés par de grands modèles linguistiques. Il montre comment intégrer des outils API (par ex., navigateurs Web, bases de données, fonctions personnalisées), implémenter une mémoire de style RAG, gérer le contexte des conversations et effectuer une planification dynamique. Les exemples peuvent être adaptés pour des chatbots, des assistants d'analyse de données, des scripts d'automatisation de tâches ou des outils de recherche. Le dépôt comprend des notebooks, des fichiers Docker et des fichiers de configuration pour simplifier la configuration et le déploiement dans différents environnements.

Proactive AI Agents est un cadre centré sur le développeur conçu pour architecturer des écosystèmes sophistiqués d'agents autonomes alimentés par de grands modèles linguistiques. Il offre des capacités prête à l'emploi pour la création d'agents, la décomposition des tâches et la communication inter-agent, permettant une coordination fluide sur des objectifs complexes à plusieurs étapes. Chaque agent peut être équipé d'outils personnalisés, de stockage mémoire et d'algorithmes de planification, leur permettant d'anticiper proactivement les besoins des utilisateurs, de planifier des tâches et d'ajuster les stratégies en temps réel. Le cadre supporte l'intégration modulaire de nouveaux modèles linguistiques, kits d'outils et bases de connaissances, tout en proposant des fonctions de journalisation et de surveillance intégrées. En abstraisant les complexités de l'orchestration des agents, Proactive AI Agents accélère le développement de workflows pilotés par l'IA pour la recherche, l'automatisation et les applications en entreprise.

Raia est une plateforme autonome prête pour les entreprises, conçue pour transformer des données en insights exploitables. Contrairement aux outils traditionnels qui s'arrêtent à la visualisation des données, Raia utilise l'IA pour automatiser les processus de données, répondre aux questions liées aux données et prédire les tendances. Avec Raia, les équipes peuvent accéder instantanément à des insights sur les données et maximiser le potentiel de leurs actifs de données, entraînant finalement d'importants résultats commerciaux. La plateforme est adaptée à divers cas d'utilisation, en faisant une solution polyvalente pour différents départements et secteurs.

Rolodexter 3 vous permet de créer, personnaliser et orchestrer des agents IA autonomes qui travaillent ensemble pour réaliser des processus multi-étapes. Chaque agent peut se voir attribuer un rôle spécifique avec des invites adaptées, accéder à des outils ou API externes, et stocker ou récupérer la mémoire entre les sessions. La plateforme dispose d'une interface utilisateur web intuitive pour surveiller l'activité des agents, les journaux et les résultats en temps réel. Les développeurs peuvent étendre le système avec des plugins personnalisés ou intégrer de nouvelles sources de données, ce qui le rend idéal pour le prototypage rapide, l'automatisation de la recherche et la délégation de tâches complexes.

Self Collab AI offre un cadre modulaire dans lequel les développeurs définissent des agents autonomes, des canaux de communication et des objectifs de tâche. Les agents utilisent des invites prédéfinies et des modèles pour négocier les responsabilités, échanger des données et itérer sur des solutions. Basé sur Python et doté d'interfaces faciles à étendre, il supporte l'intégration avec des LLM, des plugins personnalisés et des API externes. Les équipes peuvent rapidement prototyper des workflows complexes—comme des assistants de recherche, de génération de contenu ou des pipelines d'analyse de données—en configurant les rôles des agents et les règles de collaboration sans écrire de code d'orchestration approfondi.

SuperBot est un cadre complet d'agent AI permettant aux développeurs de déployer des assistants autonomes et sensibles au contexte via Python et la ligne de commande. Il intègre les modèles de chat d'OpenAI avec un système de mémoire, des fonctionnalités d'appel de fonctions et une architecture de plugins. Les agents peuvent exécuter des commandes shell, lancer du code, interagir avec des fichiers, effectuer des recherches sur le web et maintenir l'état de la conversation. SuperBot supporte l'orchestration multi-agent pour des workflows complexes, le tout configurable via des scripts Python simples et des commandes CLI. Son design extensible permet d'ajouter des outils personnalisés, d'automatiser des tâches et d'intégrer des API externes pour créer des applications robustes basées sur l'IA.

SyntropAI est une bibliothèque Python orientée développeur conçue pour simplifier la construction d'agents IA autonomes. Elle offre une architecture modulaire avec des composants de base pour la gestion de la mémoire, l'intégration d'outils et d'API, l'abstraction du backend LLM et un moteur de planification orchestrant des flux de travail multi-étapes. Les utilisateurs peuvent définir des outils personnalisés, configurer une mémoire persistante ou à court terme et choisir parmi les fournisseurs LLM pris en charge. SyntropAI comprend également des hooks de journalisation et de surveillance pour suivre les décisions des agents. Ses modules plug-and-play permettent aux équipes d'itérer rapidement sur le comportement des agents, ce qui la rend idéale pour les chatbots, les assistants de connaissance, l'automatisation des tâches et les prototypes de recherche.

uAgents est un framework JavaScript modulaire qui permet aux développeurs de construire des agents IA autonomes et décentralisés capables de découvrir des pairs, d’échanger des messages, de collaborer sur des tâches et de s’adapter par l’apprentissage. Les agents communiquent via des protocoles de gossip basés sur libp2p, enregistrent des capacités via des registres on-chain et négocient des accords de niveau de service à l’aide de smart contracts. La bibliothèque centrale gère les événements du cycle de vie des agents, le routage des messages et les comportements extensibles tels que l'apprentissage par renforcement et l'allocation de tâches basée sur le marché. Grâce à des plugins personnalisables, uAgents peut s’intégrer au ledger de Fetch.ai, aux API externes et aux réseaux d’oracles, permettant aux agents d’effectuer des actions du monde réel, de collecter des données et de prendre des décisions dans des environnements distribués sans orchestration centralisée.