Playbooks AI est un framework pour développeurs permettant de construire des agents IA via un DSL déclaratif de playbooks. Il permet l'intégration avec divers LLM, outils personnalisés et magasins de mémoire. Avec une CLI et une interface web, les utilisateurs peuvent définir le comportement de l'agent, orchestrer des workflows multi-étapes et surveiller l'exécution. Les fonctionnalités incluent le routage d'outils, la mémoire à état, le contrôle de version, l'analytique et la collaboration multi-agent, rendant la création de prototypes et le déploiement d'assistants IA prêts pour la production plus faciles.

Poke-Env est conçu pour simplifier la création et l'évaluation d'agents IA pour les combats Pokémon Showdown en fournissant une interface Python complète. Il gère la communication avec le serveur Pokémon Showdown, analyse les données d'état du jeu et gère les actions tour par tour via une architecture événementielle. Les utilisateurs peuvent étendre les classes de base des joueurs pour implémenter des stratégies personnalisées utilisant l'apprentissage par reinforcement ou des algorithmes heuristiques. Le framework offre une prise en charge intégrée pour les simulations de combat, les affrontements parallèles et la journalisation détaillée des actions, récompenses et résultats pour une recherche reproductible. En abstraisant les tâches réseau et d'analyse de bas niveau, Poke-Env permet aux chercheurs et aux développeurs de se concentrer sur la conception d'algorithmes, l'optimisation des performances et le benchmarking comparatif des stratégies de combat.

PySpur offre un environnement intégré pour construire, tester et déployer des agents IA via une interface utilisateur conviviale basée sur des nœuds. Les développeurs assemblent des chaînes d'actions — telles que des appels à des modèles linguistiques, la récupération de données, la création de branches de décision et des interactions API — en glissant-déposant des blocs modulaires. Un mode de simulation en direct permet aux ingénieurs de valider la logique, d’inspecter les états intermédiaires et de déboguer les flux de travail avant le déploiement. PySpur propose également le contrôle de version des flux d'agents, le profilage des performances et un déploiement en un clic vers le cloud ou une infrastructure locale. Avec des connecteurs modulaires et la prise en charge de LLMs et de bases de données vectorielles populaires, les équipes peuvent rapidement prototyper des agents de raisonnement complexes, des assistants automatisés ou des pipelines de données. Open-source et extensible, PySpur minimise la boilerplate et la surcharge d'infrastructure, permettant une itération plus rapide et des solutions d'agents plus robustes.

Catalyst par Raga est une plateforme SaaS conçue pour simplifier la création et l'exploitation d'agents IA dans les entreprises. Les utilisateurs peuvent intégrer des données provenant de bases de données, CRM et stockage cloud dans des magasins de vecteurs, configurer des politiques de mémoire et orchestrer plusieurs LLM pour répondre à des requêtes complexes. Le constructeur visuel permet de concevoir des flux de travail par glisser-déposer, intégrant des outils et des API, ainsi que des analyses en temps réel. Une fois configurés, les agents peuvent être déployés sous forme d'interfaces de chat, d'API ou de widgets intégrés, avec un contrôle d'accès basé sur les rôles, des journaux d'audit et une scalabilité pour la production.

SeeAct est conçu pour donner aux agents vision-langage une pipeline en deux étapes : un module de planification alimenté par de grands modèles de langage génère des sous-objectifs basés sur des scènes observées, et un module d'exécution traduit ces sous-objectifs en actions spécifiques à l'environnement. Un backbone de perception extrait des caractéristiques d'objets et de scènes à partir d'images ou de simulations. L'architecture modulaire permet de remplacer facilement les planificateurs ou réseaux de perception et supporte l'évaluation sur AI2-THOR, Habitat et d'autres environnements personnalisés. SeeAct accélère la recherche sur l'IA incarnée interactive en fournissant une décomposition, une mise en contexte et une exécution de tâches de bout en bout.

RoboCup Rescue Agent Simulation est un cadre open-source qui modélise des environnements urbains de catastrophe où plusieurs agents pilotés par IA collaborent pour localiser et sauver des victimes. Il propose des interfaces pour la navigation, la cartographie, la communication et l’intégration de capteurs. Les utilisateurs peuvent écrire des stratégies d’agents personnalisées, exécuter des expériences par lot, et visualiser les indicateurs de performance des agents. La plateforme supporte la configuration des scénarios, la journalisation et l’analyse des résultats pour accélérer la recherche dans les systèmes multi-agents et les algorithmes de réponse aux catastrophes.

Vagent.io fournit une interface intuitive pour interagir avec des Agentes AI personnalisés utilisant des commandes vocales. Au lieu de taper, les utilisateurs peuvent facilement communiquer avec leurs Agentes AI par la parole naturelle. La plateforme s'intègre avec des webhooks simples et utilise OpenAI pour une reconnaissance vocale de haute qualité et un support pour plus de 60 langues. La confidentialité des données est priorisée, aucune inscription n'est requise et toutes les données sont stockées sur l'appareil de l'utilisateur. Vagent.io est très polyvalent, permettant aux utilisateurs de se connecter à diverses plateformes back-end et de créer des systèmes modulaires à plusieurs agents pour des tâches plus complexes.

Les démos AWS Sample Model Context Protocol sont un référentiel open-source présentant des modèles standard pour la gestion du contexte de grands modèles de langage (LLM) et l'invocation d'outils. Il comporte deux démos complètes — une en JavaScript/TypeScript et une en Python — qui implémentent le Protocole de Contexte du Modèle, permettant aux développeurs de construire des agents AI pouvant appeler des fonctions AWS Lambda, conserver l'historique des conversations et diffuser des réponses. Le code d'exemple montre la mise en forme des messages, la sérialisation des arguments de fonction, la gestion des erreurs et des intégrations d'outils personnalisables, accélérant le prototypage des applications d'IA générative.

Saga offre une architecture flexible pour créer des agents AI qui planifient et exécutent des flux de travail multi-étapes. Les composants principaux incluent un module de planification qui décompose les objectifs en actions, un stockage de mémoire pour le contexte conversationnel et des tâches, et un registre d'outils pour intégrer des services ou scripts externes. Les agents s'exécutent de manière asynchrone, gèrent l'état entre les sessions et prennent en charge le développement d'outils personnalisés. Saga permet un prototypage rapide d'assistants autonomes, automatisant des tâches telles que la collecte de données, les alertes et les questions-réponses interactives dans votre environnement Python.

Sentient est une plateforme d'agents IA à état qui vise à alimenter des personnages non joueurs et des personas virtuels. Elle comprend un système de mémoire enregistrant les événements, un moteur de planification d'objectifs qui planifie des actions en plusieurs étapes, et une interface conversationnelle pour un dialogue naturel. Les développeurs configurent des personas avec des traits, des objectifs et des bases de connaissances personnalisables. Les SDKs et API de Sentient pour Unity, Unreal, JavaScript et Node.js permettent une intégration transparente, sur site ou dans le cloud, pour des expériences numériques immersives et interactives.

Le co-pilote de tableur basé sur des agents d’IA de Sheet-Chat révolutionne la gestion des feuilles en permettant aux utilisateurs de créer, modifier, formater des feuilles, générer des graphiques et traduire du contenu. Cet outil alimenté par l’IA s’intègre parfaitement dans Google Sheets et Excel, augmentant la productivité et fournissant des insights plus profonds sur les données. Que ce soit pour automatiser des tâches répétitives ou offrir des suggestions intelligentes, Sheet-Chat améliore l’utilisabilité et l’efficacité de vos tableurs.

Simple-Agent est un cadre d'agent IA open-source écrit en Python qui exploite l'API OpenAI pour créer des agents conversationnels modulaires. Il permet aux développeurs de définir des fonctions d'outil que l'agent peut invoquer, de maintenir la mémoire contextuelle entre les interactions et de personnaliser le comportement de l'agent via des modules de compétences. Le cadre gère le routage des requêtes, la planification des actions et l'exécution des outils, afin que vous puissiez vous concentrer sur la logique spécifique au domaine. Avec une journalisation intégrée et une gestion des erreurs, Simple-Agent accélère le développement de chatbots, assistants automatisés et outils d’aide à la décision pilotés par IA. Il offre une intégration facile avec des API et des sources de données personnalisées, supporte les appels d'outils asynchrones et fournit une interface de configuration simple. Utilisez-le pour prototyper des agents IA pour le support client, l’analyse de données, l’automatisation et plus encore. Son architecture modulaire facilite l’ajout de nouvelles fonctionnalités sans modifier la logique de base. Soutenu par des contributions communautaires et une documentation, Simple-Agent est idéal pour les débutants et les développeurs expérimentés souhaitant déployer rapidement des agents intelligents.

Sirji permet aux équipes de créer des agents alimentés par l'IA sans coder. Les utilisateurs conçoivent visuellement les flux de conversation, intègrent des API externes et des bases de connaissances, gèrent la mémoire à long terme, et déploient des agents sur plusieurs canaux. Des analyses intégrées surveillent la performance, tandis que les contrôles de sécurité garantissent la confidentialité des données. Sirji simplifie le développement et la maintenance d'agents intelligents pour divers processus commerciaux.

Skeernir est un cadre open-source d'agents IA conçu pour accélérer le développement d'agents maître marionnette pour l'automatisation de jeux et l'orchestration de processus. Le projet comprend un modèle de base, des API principales et des modules d'exemple illustrant comment connecter la logique de l'agent aux environnements cibles, que ce soit pour simuler des parties ou contrôler des tâches du système d'exploitation. Son architecture extensible permet aux utilisateurs de mettre en œuvre des stratégies de prise de décision personnalisées, d'intégrer des modèles d'apprentissage automatique et de gérer le cycle de vie des agents sur Windows, Linux et macOS. Avec une journalisation intégrée et un support de configuration, Skeernir facilite les tests, le débogage et le déploiement d'agents IA autonomes.

L'agent AI multimodal Solana est un cadre open-source combinant des modèles d'IA de pointe—GPT pour le texte, DALL·E pour les images, Whisper pour la transcription et synthèse audio, plus la génération vidéo—avec la blockchain Solana. Il fournit une architecture modulaire de serveur et une API RESTful, imposant des paiements SOL par requête en chaîne. Les développeurs configurent leur portefeuille Solana et leurs identifiants OpenAI, déploient l'agent, puis envoient des requêtes multimodales via l'interface utilisateur ou l'API. Les réponses sont accompagnées de reçus de transaction. Cette conception supporte les micropaiements, la traçabilité, et les services d'IA décentralisés, idéal pour les dApps Web3 et les plateformes de contenu créatif.

Solana AI Agent Eliza est une preuve de concept d'agent IA qui apporte le chatbot classique Eliza sur la blockchain Solana. Il comprend un contrat intelligent Rust basé sur Anchor qui implémente les modèles de dialogue d'Eliza, ainsi qu'une interface web légère. Lorsqu'un utilisateur soumet un message, l'interface invoke le programme en chaîne, qui génère une réponse de style Eliza et écrit à la fois l'invite et la réponse dans un compte Solana. Ce design démontre comment intégrer une logique IA simple directement en chaîne, assurant des journaux de conversation immuables et vérifiables, tout en fournissant un modèle pour que les développeurs construisent des agents IA plus avancés sur Solana.

StarCat fournit un constructeur par glisser-déposer pour créer des agents IA sans coder. Vous choisissez un modèle ou démarrez de zéro, configurez des prompts, mettez en place la mémoire et le contexte, et intégrez des outils comme Slack, email, CRM et bases de données. Les agents peuvent gérer des flux de travail à plusieurs étapes tels que la triage des tickets, l’évaluation des leads, la saisie de données et la génération de rapports. Les analyses intégrées surveillent la performance, alors que la gestion de version assure des mises à jour sûres. Déployez vos agents sur des sites Web, plateformes de messagerie ou dashboards internes pour automatiser immédiatement des processus répétitifs.

Steamship est une plateforme robuste conçue pour simplifier la création, le déploiement et la gestion des agents IA. Elle offre aux développeurs une pile gérée pour les packages IA linguistiques, prenant en charge le développement tout au long du cycle de vie, de l'hébergement sans serveur aux solutions de stockage vectoriel. Avec Steamship, les utilisateurs peuvent facilement construire, scaler et personnaliser des outils et applications IA, offrant une expérience fluide pour intégrer des capacités IA dans leurs projets.

Stellar Chat permet aux équipes de créer des agents d'IA conversationnelle en fournissant un cadre robuste qui abstrait les interactions LLM, la gestion de la mémoire et l'intégration d'outils. Au cœur, il présente un pipeline extensible qui gère le prétraitement des entrées utilisateur, l'enrichissement du contexte via la récupération de mémoire basée sur des vecteurs, et l'invocation de LLM avec des stratégies de prompting configurables. Les développeurs peuvent utiliser des solutions de stockage vectoriel populaires comme Pinecone, Weaviate ou FAISS, et intégrer des API tierces ou des plugins personnalisés pour des tâches comme la recherche Web, les requêtes à la base de données ou le contrôle d'applications d'entreprise. Avec un support pour la sortie en streaming et des boucles de rétroaction en temps réel, Stellar Chat garantit des expériences utilisateur réactives. Il inclut également des modèles de départ et des exemples de bonnes pratiques pour les bots d'assistance client, la recherche de connaissances et l'automatisation des flux de travail internes. Déployé avec Docker ou Kubernetes, il évolue pour répondre aux exigences de production tout en restant entièrement open-source sous licence MIT.

Strands Agents propose une architecture modulaire pour créer des agents intelligents combinant raisonnement en langage naturel, mémoire à long terme et appels API/outils externes. Il permet aux développeurs de configurer le planificateur, l'exécuteur et les composants de mémoire, d'intégrer n'importe quel LLM (par exemple, OpenAI, Hugging Face), de définir des schémas d'action personnalisés et de gérer l'état entre les tâches. Avec une journalisation intégrée, la gestion des erreurs et un registre d'outils extensible, il accélère le prototypage et le déploiement d'agents capables de faire de la recherche, analyser des données, contrôler des appareils ou servir d'assistants numériques. En abstraisant les modèles courants d'agents, il réduit la quantité de code répétitif et encourage les meilleures pratiques pour une automatisation fiable et maintenable par IA.