Les Agents Autonomes sont une bibliothèque Python open-source conçue pour simplifier la création d'agents d'IA autonomes alimentés par de grands modèles de langage. En abstraisant des composants clés tels que la perception, le raisonnement et l'action, ils permettent aux développeurs de définir des outils, des mémoires et des stratégies personnalisés. Les agents peuvent planifier de manière autonome des tâches multi-étapes, interroger des API externes, traiter des résultats via des parseurs personnalisés et maintenir un contexte conversationnel. Le cadre prend en charge la sélection dynamique d'outils, l'exécution séquentielle et parallèle des tâches, ainsi que la persistance de la mémoire, permettant une automatisation robuste allant de l'analyse de données et la recherche à la synthèse de courriels et le web scraping. Son design extensible facilite l'intégration avec différents fournisseurs de LLM et modules personnalisés.

Build with ADK facilite la création d'agents IA en fournissant un outil de scaffolding CLI, des définitions de flux de travail, des modules d'intégration LLM, des utilitaires de test, de journalisation et de support déploiement. Les développeurs peuvent initialiser des projets d'agents, choisir des modèles IA, configurer des invites, connecter des outils ou APIs externes, tester localement et déployer leurs agents en production ou sur des plateformes de conteneurs — le tout avec des commandes simples. L'architecture modulaire permet une extension facile avec des plugins et supporte plusieurs langages de programmation pour une flexibilité maximale.

CrewAI Agent Generator utilise une interface en ligne de commande pour initialiser un nouveau projet d’agent IA avec des structures de dossiers solidement établies, des modèles de prompts d’exemple, des définitions d’outils et des stubs de test. Vous pouvez configurer des connexions à OpenAI, Azure ou des endpoints LLM personnalisés ; gérer la mémoire de l’agent avec des magasins vectoriels ; orchestrer plusieurs agents dans des workflows collaboratifs ; consulter des logs détaillés de conversation ; et déployer vos agents sur Vercel, AWS Lambda ou Docker avec des scripts intégrés. Il accélère le développement et garantit une architecture cohérente pour les projets d’agents IA.

Easy-Agent accélère le développement d'agents IA en fournissant un cadre modulaire qui intègre les LLM avec des outils externes, le suivi de session en mémoire, et des flux d'action configurables. Les développeurs commencent par définir une série d'enveloppes d'outils exposant des API ou des exécutables, puis instancient un agent avec les stratégies de raisonnement souhaitées — telles que étape unique, chaîne de réflexion multi-étapes ou invites personnalisées. Le framework gère le contexte, invoque dynamiquement les outils en fonction de la sortie du modèle, et suit l'historique de la conversation via la mémoire de session. Il supporte l'exécution asynchrone pour les tâches parallèles et une gestion robuste des erreurs pour assurer des performances fiables de l'agent. En abstraisant l'orchestration complexe, Easy-Agent permet aux équipes de déployer des assistants intelligents pour des cas d'utilisation tels que la recherche automatisée, les bots de support client, les pipelines d'extraction de données et les assistants de planification avec une configuration minimale.

La spécification des agents IA d'entreprise définit une spécification complète pour des agents IA de qualité entreprise, y compris des schémas de manifeste pour l'identité de l'agent, la description, les déclencheurs, la gestion de la mémoire et les outils pris en charge. Le cadre comprend des formats de définition d'outils basés sur JSON, des directives pour l'orchestration de pipelines et de workflows, ainsi que des normes de versioning pour assurer des déploiements cohérents. Il supporte l'extensibilité via l'enregistrement d'outils personnalisés, les meilleures pratiques en matière de sécurité et de gouvernance, et l'intégration avec diverses environnements d'exécution. En suivant sa norme ouverte, les équipes peuvent construire, partager et maintenir des agents IA dans plusieurs environnements, favorisant la collaboration, la scalabilité et un processus de développement uniforme au sein des grandes organisations.

ExampleAgent est une boîte à outils axée sur le développement pour accélérer la création d'assistants pilotés par l'IA. Il s'intègre directement aux modèles GPT d'OpenAI pour gérer la compréhension et la génération du langage naturel et propose un système plug-in pour ajouter des outils ou API personnalisés. Le framework gère le contexte de conversation, la mémoire et la gestion des erreurs, permettant aux agents d'effectuer la récupération d'informations, l'automatisation des tâches et des workflows de prise de décision. Avec des modèles de code clairs, une documentation et des exemples, les équipes peuvent rapidement créer des agents spécifiques au domaine pour les chatbots, l'extraction de données, la planification, etc.

Les exemples du SDK Python de Restack offrent un ensemble complet de projets de démonstration illustrant comment exploiter la plateforme Restack pour construire des agents IA. Incluent des modèles pour chatbots, agents d'analyse de documents et flux de travail d'automatisation des tâches. Les exemples couvrent la configuration de l'API, l'intégration d'outils (par ex., recherche web, stockage de mémoire), l'orchestration d'agents, la gestion des erreurs et les scénarios de déploiement. Les développeurs peuvent cloner le dépôt, configurer leurs clés API et étendre les agents d'exemple pour répondre à des cas d'utilisation personnalisés.

FireAct Agent est un framework React open-source conçu pour créer des agents conversationnels alimentés par l'IA. Il offre une architecture modulaire qui permet de définir des outils personnalisés, de gérer la mémoire de session et de rendre des interfaces de chat avec des types de messages riches. Avec des typings TypeScript et la prise en charge du rendu côté serveur, FireAct Agent rationalise la connexion aux LLMs, l'appel d'API externes ou de fonctions, et le maintien du contexte conversationnel tout au long des interactions. Vous pouvez personnaliser le style, étendre les composants principaux et déployer sur n'importe quel environnement web.

FlyingAgent offre une architecture modulaire qui exploite de grands modèles linguistiques pour simuler des agents autonomes capables de raisonner, planifier et exécuter des actions dans divers domaines. Les agents disposent d'une mémoire interne pour conserver le contexte et peuvent intégrer des boîtiers à outils externes pour des tâches telles que la navigation web, l'analyse de données ou l'appel à des API tierces. Le cadre supporte la coordination multi-agents, les extensions basées sur des plugins et des politiques de décision personnalisables. Avec sa conception ouverte, les développeurs peuvent adapter les backend de mémoire, les intégrations d'outils et les gestionnaires de tâches, facilitant les applications dans l'automatisation du support client, l'aide à la recherche, la génération de contenu et l'orchestration de main-d'œuvre digitale.

FreeAct utilise une architecture modulaire pour simplifier la création d'agents IA. Les développeurs définissent des objectifs de haut niveau et configurent le module de planification pour générer des plans étape par étape. La composante de raisonnement évalue la faisabilité du plan, tandis que le moteur d'exécution orchestre les appels API, les requêtes à la base de données et les interactions avec des outils externes. La gestion de mémoire suit le contexte de la conversation et les données historiques, permettant aux agents de prendre des décisions éclairées. Un registre d'environnement simplifie l'intégration d'outils et de services personnalisés, permettant une adaptation dynamique. FreeAct supporte plusieurs backends LLM et peut être déployé sur des serveurs locaux ou sur des environnements cloud. Son caractère open-source et sa conception extensible facilitent la prototypage rapide d'agents intelligents pour la recherche et les cas d'utilisation en production.

LangChain Google Gemini Agent est une bibliothèque Python conçue pour simplifier la création d'agents IA autonomes alimentés par les modèles de langage Gemini de Google. Elle combine l'approche modulaire de LangChain—qui permet des chaînes d'invite, la gestion de la mémoire et l'intégration d'outils—avec la compréhension avancée du langage naturel de Gemini. Les utilisateurs peuvent définir des outils personnalisés pour les appels API, les requêtes de bases de données, le web scraping et la synthèse de documents ; les orchestrer via un agent qui interprète les entrées utilisateur, sélectionne les actions d'outils appropriées et compose des réponses cohérentes. Le résultat est un agent flexible capable de raisonnement à plusieurs étapes, d'accès aux données en temps réel et de dialogues contextuels, idéal pour construire des chatbots, des assistants de recherche et des flux de travail automatisés. Il prend également en charge l'intégration avec des magasins de vecteurs populaires et des services cloud pour l’évolutivité.

Ce bootcamp couvre le cadre LangChain de bout en bout, vous permettant de créer des agents IA en Python. Vous explorerez les modèles de prompt, la composition de chaînes, l'outilage d'agents, la mémoire conversationnelle et la récupération de documents. Grâce à des notebooks interactifs et des exercices détaillés, vous implémenterez des chatbots, des workflows automatisés, des systèmes de questions-réponses et des chaînes d'agents personnalisés. À la fin du cours, vous saurez déployer et optimiser des agents basés sur LangChain pour diverses tâches.

LLM to MCP Integration Engine est un cadre open-source conçu pour intégrer de grands modèles de langage (LLMs) avec diverses plateformes de communication par messagerie (MCP). Il fournit des adaptateurs pour les API LLM telles qu'OpenAI et Anthropic, ainsi que des connecteurs pour des plateformes comme Slack, Discord et Telegram. Le moteur gère l'état des sessions, enrichit le contexte et route les messages bidirectionnellement. Son architecture basée sur des plugins permet aux développeurs d'étendre la prise en charge à de nouveaux fournisseurs et de personnaliser la logique métier, accélérant ainsi le déploiement d'agents IA en environnement de production.

Le projet mario-ai propose une pipeline complète pour développer des agents IA afin de maîtriser Super Mario Bros. en utilisant la neuroévolution. En intégrant une implémentation NEAT basée sur Python avec l’environnement OpenAI Gym SuperMario, il permet aux utilisateurs de définir des critères de fitness, des taux de mutation, et des topologies de réseaux personnalisés. Pendant l’entraînement, le framework évalue des générations de réseaux neuronaux, sélectionne les génomes performants, et fournit une visualisation en temps réel du jeu et de l’évolution du réseau. De plus, il supporte la sauvegarde et le chargement de modèles entraînés, l’exportation des meilleurs génomes, et la génération de rapports détaillés de performance. Chercheurs, éducateurs et amateurs peuvent étendre le code à d’autres environnements de jeux, expérimenter avec des stratégies évolutionnaires, et benchmarker le progrès de l’apprentissage IA à travers différents niveaux.

Micro-agent est une bibliothèque JavaScript légère et sans opinion, conçue pour simplifier la création d'agents IA sophistiqués utilisant de grands modèles de langage. Elle expose des abstractions de base telles que agents, outils, planificateurs et magasins de mémoire, permettant aux développeurs de assembler des flux conversationnels personnalisés. Les agents peuvent invoquer des API externes ou des utilitaires internes en tant qu'outils, permettant une récupération dynamique de données et l'exécution d'actions. La bibliothèque supporte à la fois la mémoire conversationnelle à court terme et la mémoire persistante à long terme pour maintenir le contexte à travers les sessions. Les planificateurs orchestrent les processus de chaîne de pensée, décomposant des tâches complexes en appels d'outils ou requêtes de modèle linguistique. Avec des modèles de prompts configurables et des stratégies d'exécution, micro-agent s'adapte parfaitement aux applications web frontend, aux services Node.js et aux environnements en périphérie, fournissant une base flexible pour les chatbots, assistants virtuels ou systèmes de décision autonomes.

OSU NLP Middleware est un framework léger en Python, facilitant le développement de systèmes d’agents IA. Il fournit une boucle principale qui orchestre les interactions entre modèles linguistiques naturels et fonctions d’outils externes définies comme plugins. Le framework supporte des fournisseurs LLM populaires (OpenAI, Hugging Face, etc.) et permet aux développeurs d’enregistrer des outils personnalisés pour des tâches comme les requêtes à des bases de données, la récupération de documents, la recherche Web, le calcul mathématique, et les appels API REST. Middleware gère l’historique des conversations, les limites de débit, et journalise toutes les interactions. Il offre également une mise en cache configurable et des politiques de réessai pour une fiabilité accrue, facilitant la création d’assistants intelligents, chatbots, et workflows autonomes avec un minimum de code standard.

MindForge est un cadre d’orchestration robuste conçu pour construire et déployer des agents pilotés par IA avec un minimum de code boilerplate. Il offre une architecture modulaire comprenant un planificateur de tâches, un moteur de raisonnement, un gestionnaire de mémoire et une couche d’exécution d’outils. En exploitant les LLM, les agents peuvent analyser l'entrée utilisateur, élaborer des plans et invoquer des outils externes — comme des APIs de scraping web, des bases de données ou des scripts personnalisés — pour accomplir des tâches complexes. Les composants de mémoire stockent le contexte conversationnel, permettant des interactions multi-tours, tandis que le moteur de décision sélectionne dynamiquement des actions selon des politiques définies. Avec le support de plugins et des pipelines personnalisables, les développeurs peuvent étendre la fonctionnalité pour inclure des outils spécifiques, des intégrations tierces et des bases de connaissances spécifiques au domaine. MindForge simplifie le développement d’agents IA, favorisant le prototypage rapide et le déploiement scalable en production.

MIU CS589 AI Agent API offre une interface standardisée pour fabriquer des agents d'IA personnalisés. Les développeurs peuvent définir des comportements d'agents, intégrer des outils ou services externes, et gérer des réponses en streaming ou par lot via des endpoints HTTP. Le framework prend en charge l'authentification, le routage des requêtes, la gestion des erreurs et la journalisation. Il est entièrement extensible — les utilisateurs peuvent enregistrer de nouveaux outils, ajuster la mémoire de l'agent et configurer les paramètres LLM. Convient pour l'expérimentation, les démos et les prototypes de production, il simplifie l'orchestration multi-outils et accélère le développement d'agents IA sans verrouiller sur une plateforme monolithique.

L'architecture modulaire LLM est conçue pour simplifier la création d'applications personnalisées pilotées par LLM via une conception modulaire et composable. Elle fournit des composants clés tels que des modules de mémoire pour la rétention d'état de session, des interfaces d'outils pour les appels d'API externes, des gestionnaires de prompts pour la génération de prompts basés sur des modèles ou dynamique, et des moteurs d'orchestration pour contrôler le flux de travail de l'agent. Vous pouvez configurer des pipelines en chaînant ces modules, permettant des comportements complexes tels que le raisonnement en plusieurs étapes, des réponses contextuelles et la récupération de données intégrée. La structure supporte plusieurs backends LLM, vous permettant de changer ou de mélanger des modèles, et offre des points d'extension pour ajouter de nouveaux modules ou une logique personnalisée. Cette architecture accélère le développement en promouvant la réutilisation des composants tout en maintenant la transparence et le contrôle sur le comportement de l'agent.

Microsoft Copilot Studio est une plateforme puissante qui permet aux utilisateurs de créer, personnaliser et déployer des agents IA adaptés aux besoins organisationnels spécifiques. Elle offre des modèles intuitifs et des outils conviviaux pour accéder et peaufiner les modèles de langage, ainsi qu'une intégration API fluide. La plateforme facilite l'automatisation des tâches, améliorant la productivité dans diverses applications. Les utilisateurs peuvent optimiser les performances de leur agent IA grâce à des tests simples et à des ajustements de paramètres, garantissant que les solutions répondent à leurs exigences exactes.